У специалистов по обработке и анализу данных есть множество средств для создания классификационных моделей. Один из самых популярных и надёжных методов разработки таких моделей заключается в использовании алгоритма «случайный лес» (Random Forest, RF). Для того чтобы попытаться…
1. Вступление Это небольшое практическое руководство по применению алгоритмов машинного обучения. Разумеется, существует немалое число алгоритмов машинного обучения и способов математического (статистического) анализа информации, однако, эта заметка посвящена именно Random Forest. В заметке показаны примеры использования этого алгоритма для задач классификации и регрессии, а также даны некоторые теоретические пояснения. Читать дальше →
Здравствуйте, меня зовут Александра и я астрофизик. В прошлом году я закончила курс «Аналитик данных» в Нетологии. На диплом решила не брать никаких бизнесовых кейсов, только наука. Так родилась работа, посвящённая классификации галактик с помощью одного из методов машинного обучения — random forest. О том, как выглядел мой диплом и какие физические принципы заложены в его работу, я расскажу под катом. Читать далее
Специально к старту курса «Машинное обучение» в этом материале представляем сравнение BOHB и HyperBand — двух передовых алгоритмов оптимизации гиперпараметров нейронной сети и простого случайного поиска оптимальных гиперпараметров. Сравнение выполняется с помощью платформы neptune.ai — инструмента для управления экспериментами в области ИИ. Рисунки, графики, таблицы результатов сравнения — всё это вы найдете под катом. Приятного чтения!