Разработка функций — один из наиболее важных аспектов экосистемы машинного обучения. Он попал в центр внимания в последние пару лет и, вероятно, подорвал слой из более ранних жизненных циклов машинного обучения. Функция — это атрибуты/пояснительные переменные из данных, которые полезны для обучения и вывода модели ML, полученные на основе опыта бизнеса/предметной области. (например, средний рейтинг продукта). Разработка функций — это процесс получения набора данных и создания независимых..

Недавно AdaCore, компания, владеющая известными языками программирования Ada и SPARK, заявила, что продукты NVIDIA используют большое количество формально проверенного кода SPARK. Для более чувствительных к безопасности приложений или компонентов команда безопасности NVIDIA заменяет язык C на SPARK…

Прежде чем углубляться, рекомендуем пройти часть 1 серии Best Practices for Data Science с использованием Python Pandas. Передовые практики в области обработки и анализа данных с помощью Snowflake и Azure — часть 1 Pandas Подробности части 2 с использованием машинного обучения Azure со Snowflake Передовые практики в области обработки и обработки данных с помощью Snowflake и Azure — Часть 2 Машинное обучение Azure Передовые практики обработки данных с..

Легкость структурированных данных и эффективность Spark Шилпа стала экспертом в Spark и увлекается анализом больших данных. Все шло хорошо, пока ее работодатель не захотел узнать, какие идеи они могут получить, объединив свои корпоративные данные из базы данных Oracle с большими данными. База данных Oracle - самая продаваемая корпоративная база данных. Большинство корпоративных приложений, таких как приложения ERP и SCM, работают в базе данных Oracle. Как и Шилпа, большинство..

При построении прогностической модели выбор правильных функций имеет решающее значение для успеха модели. Использование слишком большого количества функций, особенно когда они не связаны с прогнозом, может увеличить сложность модели и привести к переоснащению. Таким образом, количество входных переменных должно быть оптимизировано, чтобы снизить затраты на вычисления и обеспечить высокопроизводительную модель. Существуют различные методы выбора функций, некоторые из которых также..