Публикации по теме 'model'


Случайная лесная регрессия
Случайная регрессия леса - это алгоритм обучения с учителем, который использует метод ансамблевого обучения для регрессии. Метод ансамблевого обучения - это метод, который объединяет прогнозы из нескольких алгоритмов машинного обучения для получения более точного прогноза, чем одна модель. На диаграмме выше показана структура случайного леса. Вы можете заметить, что деревья работают параллельно без взаимодействия между ними. Случайный лес работает путем построения нескольких..
Этап проектирования системы машинного обучения: развертывание
Ранее в этой серии: Проектирование системы машинного обучения: шаблон Этап проектирования системы машинного обучения: навигация по проблеме Этап проектирования системы машинного обучения: подготовка данных Этап проектирования системы машинного обучения: разработка признаков Этап проектирования системы машинного обучения: моделирование Этап проектирования системы машинного обучения: оценка модели Введение: Этап развертывания модели при проектировании системы..
Сравнение MPC на основе моделей и MPC с машинным обучением
Что такое модельно-прогностическое управление (MPC)? Модель прогнозирующего управления (MPC), также называемая управлением движущимся горизонтом или управлением удаляющимся горизонтом, является широко используемой стратегией управления, которая применялась во многих областях, включая управление технологическими процессами, робототехнику и автономные системы. Центральный принцип MPC заключается в том, чтобы предсказывать будущее поведение с помощью математической модели системы, а затем..
Концепция ценности Шепли в интерпретации моделей машинного обучения
Концепция ценности Шепли в интерпретации моделей машинного обучения Область искусственного интеллекта, основанная на машинном обучении и глубоком обучении, претерпела некоторые феноменальные изменения за последнее десятилетие, получив широкое распространение в различных областях, включая розничную торговлю, технологии, здравоохранение, науку и многие другие. Ключевая цель науки о данных и машинного обучения в 21 веке изменилась на решение реальных проблем, автоматизацию сложных задач..
Сертификация Databricks Machine Learning Associate: подробное учебное руководство
Сейчас? Почему? Как? С подробным учебным пособием В 2023 году глобальная сцена будет меняться под воздействием глубоко укоренившихся технологий, в частности, приливной волны искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Databricks позиционирует себя как ведущую платформу для обучения этих продвинутых моделей, популярность которой растет благодаря возможностям генеративного искусственного интеллекта и большой языковой модели (LLM). Приобретение Databricks компании MosaicML (..
Пример для XGBoost
XG Boost - это очень мощный алгоритм машинного обучения, который может иметь более высокий уровень точности, если задан широким диапазоном параметров в контролируемом машинном обучении. XGBoost означает экстремальное усиление градиента. XG Boost работает с параллельным усилением дерева, которое предсказывает цель, комбинируя результаты нескольких слабых моделей . Библиотека XGBoost реализует алгоритм дерева решений с повышением градиента . Давайте рассмотрим подробнее на примере...
На что следует обратить внимание при развертывании Pytorch в Python через Rest API в Flask
Как и многие люди, вы пытались следовать руководству на веб-сайте Pytorch, чтобы развернуть свою модель, а также сделать выводы с помощью развернутой модели глубокого обучения, но были завалены ошибками, включая запросы не определены , ошибка? Вот как вы можете решить одну из этих ошибок: "запросы" не определены: Мы оба знаем, что причина этой ошибки вполне очевидна — конечно, вы могли бы подумать, что исправление должно быть довольно простым. Да и нет! Очевидным виновником..