В статье приводятся примеры результатов обучения нейронной сети (FNN с одним скрытом слоем, распознавание MNIST) сериями по 10 запусков на каждой паре (количество нейронов скрытого слоя, размера батча) и соответствующий вывод, связанный с вариативностью результатов. Читать далее
На определенном этапе своего проекта AI вам придется решить, какую среду машинного обучения вы будете использовать. Для некоторых задач традиционных алгоритмов машинного обучения будет достаточно. Однако, если вы работаете с большим объемом текстов, изображений, видео или речевых данных, рекомендуется использовать глубокое обучение. Итак, какую среду глубокого обучения выбрать? Эта статья посвящена сравнительному анализу существующих сред глубокого обучения. 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 →
Всем привет! Меня зовут Рома Смирнов. Я работаю продуктовым аналитиком в Lamoda. Как и во многих других продуктовых компаниях, решения о том, раскатывать ли новую фичу, принимаются в Lamoda на основе данных, в частности на основе результатов A/B-тестирования.Бутстрэп — один из популярных методов обработки результатов тестов. В этой статье я расскажу о том, каким образом можно определить размер выборки при расчете результатов A/B-теста с помощью бутстрэпа. Читать далее