Валидация моделей машинного обучения

Валидация модели — это важнейший этап в процессе разработки машинного обучения, который позволяет оценить её способность к обобщению на новых данных.

Ваша первая модель машинного обучения

Создание первой модели машинного обучения — это захватывающий шаг в изучении этой области. В этом руководстве мы разберем основные этапы построения простой модели на примере библиотеки Scikit-learn, которая предоставляет мощные инструменты для работы с алгоритмами машинного обучения.

Основы исследования данных

Исследование данных (Data Exploration) — это первый шаг в анализе данных, который помогает понять их структуру, выявить основные закономерности и обнаружить возможные проблемы.

Как работают модели машинного обучения

Модели машинного обучения (ML) представляют собой математические алгоритмы, которые обучаются на данных для прогнозирования или классификации.

Строки и словари в Python

Строки и словари — два из самых часто используемых типов данных в Python. Они обеспечивают гибкость при работе с текстовыми данными и упорядоченными коллекциями.

Циклы и Генераторы Списков в Python

Циклы и генераторы списков — важные инструменты в Python, которые позволяют выполнять итерации по данным и создавать новые структуры данных.

Списки в Python: Подробное Руководство

Списки (или массивы) — один из самых важных типов данных в Python, позволяющий хранить упорядоченные коллекции элементов. Они гибкие и мощные, что делает их ключевым инструментом в арсенале программиста.

Булевые значения и условные операторы

Булевы значения и условные операторы играют ключевую роль в программировании, помогая определять, какие блоки кода будут выполнены в зависимости от условий. Рассмотрим эти концепции подробно.

Обучение с подкреплением: Подробное руководство с примерами на Python

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение.

Обучение без учителя (unsupervised learning)

Обучение без учителя (unsupervised learning) — это метод машинного обучения, при котором алгоритмы работают с данными без заранее известных меток. Цель обучения без учителя — выявление скрытых структур и закономерностей в данных.