1 год назад
Плохие модели машинного обучения? Но их можно откалибровать
Источник: Nuances of Programming Модели машинного обучения часто оцениваются по их производительности, близости какого-либо показателя к нулю или единице, но это не единственный фактор, которым определяется их полезность. В некоторых случаях модель, в целом не очень точную, можно откалибровать и найти ей применение. В чем же разница между хорошими калибровкой и производительностью, и когда одна предпочтительнее другой? Калибровка вероятности Калибровка вероятности  —  это степень, с которой прогнозируемые...
06:44
1,0×
00:00/06:44
42,6 тыс смотрели · 3 года назад
Анализ синтетических волокон методом ЯМР-спектроскопии
Производство искусственных или синтетических волокон стало значительной долей в текстильной промышленности по всему миру. Синтетические материалы имею ряд преимуществ по сравнению с традиционными тканями. Их легче изготавливать, поскольку они не зависят от таких ресурсов, как животные или сельскохозяйственные культуры, что делает их намного дешевле. К тому же они проще в использовании: их легче стирать и сушить, а главное, что они гораздо прочнее и долговечнее натуральных волокон. Замасливатель типа...