Данные, используемые для обучения моделей машинного обучения, должны быть идеально сбалансированы по всем категориям и классам. Однако суровая жизнь часто преподносит нам данные, в которых присутствует значительный дисбаланс. Такой дисбаланс может привести к нежелательным…
Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn. Читать далее
В datascience все уже знают о важности данных для успеха любого проекта с машинным обучением. Часто бывает, что сами данные представляют собой гораздо большую ценность, чем модель, которая на них обучилась, поскольку процесс получения этих данных может быть гораздо сложнее, опаснее,…
Республиканский молодежный центр занятости «Успех» развернул ярмарку вакансий на форуме «Каспий-2014», сообщили РИА «Дагестан» в Центре. Напомним, что 26 августа на встрече директора РМЦЗ «Успех» Заура Омарова и министра по делам молодежи РД Заура Курбанова была достигнута договоренность о сотрудничестве в реализации нескольких проектов в молодежной среде. В частности, о том, что в рамках образовательного […]