Рассмотрим статью 2018 года наших индийских коллег Rahul Baboota и Harleen Kaur «Predictive analysis and modelling football results using machine learning approach for English Premier League». Особое внимание советую уделить отбору признаков (feature engineering) — возможно, у вас появятся собственные новые идеи в этой области. Также рекомендую сравнить результаты различных моделей (naive Bayes, SVM, Random Forest, XGBoost) с вашими собственными. Читать далее
Модель машинного обучения на Python c использованием библиотеки Scikit-learn, для прогнозирования результатов футбольных матчей Российской Премьер Лиги (РПЛ). 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 →