XGBoost – это реализация повышения градиента с открытым исходным кодом, предназначенная для повышения скорости и производительности. Однако даже обучение XGBoost иногда может быть медленным. В этой статье мы рассмотрим преимущества и недостатки…
Обзор В этом руководстве мы будем использовать набор данных mnist от kaggle. Сначала подготовим данные для обучения Во-вторых, настроим функцию активации в python (RELU, предоставляется нашей функцией) Скомпилируем нейронную сеть…
Не всегда новейшие пакеты помогают повысить точность или производительность наших моделей машинного обучения. Иногда мы упускаем из виду основы машинного обучения и спешим к решениям задач более высокого уровня. Ниже приведены…
Конструкция систем машинного обучения претерпела несколько изменений за последнее десятилетие с улучшением производительности памяти и процессора, систем хранения и увеличения масштабов наборов данных. Мы описываем, как изменились эти шаблоны проектирования, через…
Обо мне Я специалист по данным, которому нравится создавать продукты для обработки данных для решения проблем. В настоящее время я работаю вместе с профессионалами из разных областей, чтобы предоставить новые аналитические…
Всегда полезно следовать заранее определенным шагам, чтобы получить лучший результат в любой работе. В области машинного обучения нужно выполнить несколько шагов, чтобы получить желаемый результат. В этой статье я перечислю основные этапы работы с…
1. Введение Использование Machine Leaning (ML) значительно расширилось в сценариях анализа корпоративных данных для извлечения ценной информации из бизнес-данных. Следовательно, очень важно иметь экосистему для создания, тестирования, развертывания и обслуживания моделей…