О метриках можно услышать не только в мире машинного обучения. Они позволяют численно или в виде графиков отобразить качество работы той или иной системы. Например, вы подняли веб-сервер, и вам скорее всего будет интересно знать, сколько запросов обрабатывает ваш сервер в течение некоторого отрезка времени, чтобы понимать далека ли нагрузка от предельной, при которой ваш сервер упадет. В машинном обучении метрики возникают в тот момент, когда вы думаете о том, как вы будете отвечать перед начальством на вопрос: “Насколько качественно работает моя новенькая модель?”...

Машинное обучение (ML) стало одной из ключевых технологий современной науки и индустрии. Оно используется для создания умных систем, которые могут предсказывать, классифицировать, находить закономерности и автоматизировать процессы в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг и т.д. Python является одним из самых популярных языков программирования для работы с машинным обучением благодаря широкому набору библиотек, удобству использования и большому сообществу разработчиков. Подписывайтесь на мой канал в Телеграмм, чтобы ничего не пропустить...