Устали от ручной настройки, случайных снимков в темноте или исчерпывающего поиска по сетке? Байесовская оптимизация открывает двери для более разумного и автоматизированного подхода. В области машинного обучения поиск идеального сочетания гиперпараметров может оказаться непростой задачей. Но не волнуйтесь, как мы обнаружим, заклинание байесовской оптимизации творит чудеса, когда дело доходит до автоматизации оптимизации гиперпараметров (HPO). В этой статье мы кратко обсудим HPO, а..

Введение Вода является важнейшим ресурсом, необходимым для выживания всех живых организмов. Качество воды является важным фактором, определяющим пригодность воды для потребления. Муниципальные корпорации несут ответственность за безопасную питьевую воду для своих граждан. Для обеспечения безопасности питьевой воды такие параметры качества воды, как алюминий, мышьяк, хром, медь, ртуть, аммиак и бактерии, регулярно контролируются муниципальными корпорациями. Однако ручной мониторинг..

Этот проект был выполнен в рамках академической курсовой работы (Прогнозная аналитика) в Северо-восточном университете, Бостон, Массачусетс, под руководством профессора Эндрю Лонга. Введение Все поставщики продуктов/услуг должны анализировать закономерности, тенденции между клиентами, а также отслеживать каждого клиента индивидуально, чтобы понять их потребности и оправдать их ожидания, уделяя особое внимание. Если эти потребности не будут удовлетворены, это может привести к..

Статья основана на моем докладе в PyCon Nove 2018 (Флоренция, IT). 👉🏼 Слайды В предыдущей статье я объяснил, как повысить точность модели глубокого обучения (используя методы настройки гиперпараметров, в частности, для скорости обучения и размера пакета), но это очень важно при обучении нейронных сетей, мониторинг как точность обучения, так и точность проверки . Мы увидели очень высокую точность тренировок и очень обрадовались! Но если мы не уделим достаточно внимания..