Привет, Хабр! В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста. В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так. Читать дальше →
В рамках этой статьи будет использоваться пакет SDK для Машинного обучения Azure для Python 3 для создания и применения рабочей области Службы машинного обучения Azure. Эта рабочая область — основной блок в облаке для экспериментов, обучения и развертывания моделей машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure. Читать дальше →
Хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру. Команда VK Cloud перевела статью о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code. Шаблон для создания проектов машинного обучения можно скачать на GitHub. Читать дальше →
В предыдущей статье от Питерской Вышки мы показывали, как при помощи машинного обучения можно искать баги в программном коде. В этом посте расскажем о том, как мы вместе с JetBrains Research пытаемся использовать один из самых интересных, современных и быстроразвивающихся разделов машинного обучения — обучение с подкреплением — как в реальных практических задачах, так и на модельных примерах. Читать дальше →