Как обучается компьютер? Как он учится видеть закономерности и анализировать данные? Для этого есть несколько алгоритмов – расскажем о них подробнее в статье. Машинное обучение – это способность компьютера выводить новые алгоритмы на основе изученных данных. Такое обучение используется во многих видах бизнеса – для упрощения аналитики и улучшения стратегии маркетинга. В основном, машинное обучение сводится к обработке большого количества данных и созданию прогнозов на их основе, а также оно помогает в работе некоторых сервисов – например, в автоматическом распознавании лиц или объектов...

В этой заметке поговорим о том, что такое ансамбли моделей в Machine learning. Заодно рассмотрим основные стратегии построения ансамблей. Как известно, классические ML-модели совершенными не являются (впрочем, как и все в этом мире). К примеру, используя лишь одно дерево решений, вы вряд ли сможете решить сложную задачу. Однако если собрать много базовых моделей, то ситуация меняется, ведь из них уже может получиться что-то намного более интересное. Таким образом, ансамблем (Ensemble) можно назвать алгоритм, состоящий из нескольких ML-алгоритмов...