Обнаружение аномалий в скоринговой модели машинного обучения Используйте эти статистические методы для обнаружения аномалий временных рядов. Четыре основных навыка, необходимых для машинного обучения Включая математические и компьютерные знания, это четыре основных навыка машинного обучения, которые вам нужны, чтобы начать работу в области ИИ. Почему точность — это еще не все: простое объяснение точности и отзыва В этой статье мы рассмотрим отзыв, точность и среднее..

Прощай, блокчейн-разработчик, здравствуй, специалист по искусственному интеллекту . Та роль, А.И. специалист, является самой быстрорастущей работой в США с точки зрения количества нанятых сотрудников, по крайней мере, согласно LinkedIn, который опубликовал свой ежегодный отчет о новых рабочих местах во вторник. Наймы для А.И. По данным LinkedIn, за последние четыре года число специалистов в сфере карьерных сетей выросло на 74% в год. Но это не показало, сколько рабочих мест они..

Введение Машинное обучение включает в себя множество вычислений и ресурсов, не говоря уже о сопутствующих ручных усилиях по анализу данных с использованием списка переменных. В этой ситуации полезны подходы к уменьшению размерности. Набор данных высокой размерности может быть преобразован в набор данных меньшей размерности с использованием подхода уменьшения размерности без ущерба для каких-либо критических характеристик исходных данных. Эти методы уменьшения размерности по существу..

При создании моделей классификации в машинном обучении одной из распространенных проблем, с которыми мы сталкиваемся, является дисбаланс данных. Например, при прогнозировании мошенничества с кредитными картами или некоторых редких заболеваний соотношение положительных и отрицательных значений может составлять 1 к 10 или даже 1 к 100. Это может привести к серьезной проблеме: модель может иметь тенденцию прогнозировать каждую запись как отрицательную для достижения положительного..

Что такое Бэггинг? Пакетирование агрегации Bootstrap было официально представлено Лео Брейманом в 1996 году. Пакетирование — это метод ансамблевого обучения, который направлен на уменьшение ошибок обучения путем реализации набора однородных алгоритмов машинного обучения. Ключевая идея пакета состоит в том, чтобы использовать несколько студентов колледжа, обученных отдельно, со случайной выборкой из обучающей выборки, которая может генерировать более надежную и точную модель с..