Data Science Team

Благодаря все более совершенным алгоритмам машинного обучения и глубокого обучения можно решить практически любую проблему с помощью соответствующих наборов данных. Однако по мере увеличения...

Как специалист по исследованию данных, вы должны понимать, как правильно интерпретировать механизм работы модели. Интерпретация – это важный аспект науки о данных. Каждый раз,...

При разработке модели машинного обучения вы можете столкнуться с множеством проблем. Одна из распространенных проблем, связанных с выбором признаков, определяет, насколько релевантны входные признаки...

В машинном обучении вы можете решать задачи предсказательного моделирования через задачи классификации. Для каждого наблюдения в модели необходимо предсказать метку класса. Входные данные будут...

Главный компонентный анализ и сингулярное стоимостное разложение являются одними из двух общих концепций линейной алгебры в машинном обучении. После сбора исходных данных можно ли...

Функция активации является существенным элементом при проектировании нейронной сети. Выбор функции активации даст Вам полный контроль над процессом обучения сетевой модели. После добавления этих...

Смешанная переменная – это статистический термин, который многие люди путают из-за используемого метода. Для начала, у разных исследователей есть разные объяснения путаницы переменных. Несмотря...

Каждый алгоритм обучения машины анализирует и обрабатывает входные данные и генерирует выходные данные. Входные данные включают в себя характеристики в столбцах. Эти столбцы структурированы...