Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML.В статье сегодня мы поговорим не о выборе алгоритмов, а о том, как автоматизировать весь процесс ML — от данных до деплоя и мониторинга, сократив время на подготовку с дней до часов. Мы разберем это на примере классической задачи с Titanic, реализованной на нашем фреймворке.Приятного прочтения! Читать и обсуждать
Машинное обучение может показаться сложной областью, но его основные принципы просты. Эта статья познакомит вас с основами машинного обучения, ясно и доступно объяснив его концепции.Мы погрузимся в машинное обучение с помощью:Разбора основной парадигмы обучения -- обучение с…
Привет, Хаброжители! Мы открыли предзаказ на книгу «Машинное обучение на табличных данных: XGBoost, глубокое обучение и ИИ» Марка Райана и Луки Массарона. Предлагаем ознакомиться с главой 3 «Машинное и глубокое обучение». Чтобы сравнить машинное и глубокое обучение с точки зрения…
Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Промышленный ML на больших данных»Машинное обучение обладает преимуществом обучения алгоритмов, которые автоматически улучшаются, используя полученный опыт. Существует N различных алгоритмов и методов машинного…