Больше статей

Обработка категориальных признаков

Работая с данными в задачах машинного обучения, мне часто приходится иметь дело с категориальными признаками - переменными, которые могут принимать одно из ограниченного числа возможных значений, например, пол, цвет или город.
1 min read

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

Когда я начинал заниматься машинным обучением, одной из первых важных концепций, с которой я столкнулся, было разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Это критически важный шаг, который помогает оценить реальную производительность модели и избежать проблемы переобучения (overfitting).
2 min read

Загрузка и предобработка данных различных форматов

Загрузка и предобработка данных - это первый и очень важный этап в любом проекте по анализу данных или машинному обучению. От качества данных напрямую зависит конечный результат. Поэтому я всегда уделяю много внимания этому процессу.
3 min read

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки

Когда я начинал заниматься машинным обучением, одной из первых вещей, с которой я столкнулся, было разделение имеющихся данных на две части - обучающую выборку (training set) и тестовую выборку (test set). Это необходимо для того, чтобы проверить, насколько хорошо обученная модель работает на новых, ранее не виденных данных. Обычно я
1 min read

Типы задач машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)

В своей работе в области машинного обучения я сталкиваюсь с различными типами задач, каждая из которых требует своего подхода. Три основных типа задач, с которыми я чаще всего имею дело - это классификация, регрессия и кластеризация.
2 min read

Подписаться на новости Nerd IT

Не пропустите последние выпуски. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы получить полный доступ к статьям.
jamie@example.com
Подписаться