Разработка прогнозной модели нейронной сети для нового набора данных может оказаться сложной задачей.

Один из подходов состоит в том, чтобы сначала проверить набор данных и разработать идеи о том, какие модели могут работать, затем изучить динамику обучения простых моделей в наборе данных, а затем, наконец, разработать и настроить модель для набора данных с помощью надёжного тестового набора.

Этот процесс можно использовать для разработки эффективных моделей нейронных сетей для задач классификации и регрессионного прогнозного моделирования.

В этом руководстве вы узнаете, как разработать модель нейронной сети многослойного персептрона для набора данных двоичной классификации банкнот.

Алгоритмы машинного обучения имеют гиперпараметры, которые позволяют адаптировать алгоритмы к конкретным наборам данных.

Хотя влияние гиперпараметров в целом можно понять, их конкретный эффект на набор данных и их взаимодействие во время обучения могут быть неизвестны. Поэтому важно настроить значения гиперпараметров алгоритма в рамках проекта машинного обучения.

Обычно для настройки гиперпараметров используются простые алгоритмы оптимизации, такие как поиск по сетке и случайный поиск. Альтернативный подход — использовать алгоритм стохастической оптимизации, например алгоритм стохастического поиска восхождением к вершине.

В этом руководстве вы узнаете, как вручную оптимизировать гиперпараметры алгоритмов машинного обучения.

Двойственная природа материи — широко известное понятие среди физиков. Вещество на атомном уровне в некоторых случаях ведёт себя как частицы, а в некоторых — как волны. Чтобы объяснить это, мы вводим волновую функцию частицы ψ(x, t), которая описывает не фактическое положение частицы, а вероятность нахождения частицы в данной точке. Волновая функция ψ(x, t), или поле вероятностей, которое удовлетворяет, возможно, самому важному уравнению в частных производных, по крайней мере для физиков, является уравнением Шрёдингера.

Значительная часть моих ежедневных действий на компьютере и смартфоне выполняется с помощью приложений Microsoft. Отправить электронную почту, создать заметку в календаре, просмотреть файлы в облачном хранилище, обменяться сообщениям в рабочих группах — все эти операции так или иначе выполняются приложениями Microsoft. Нравится мне это или нет, все мои данные хранятся в Microsoft Cloud. У Microsoft имеется полезный инструмент — API-интерфейс, предоставляющий доступ к большей части таких данных и позволяющий управлять ими, так почему бы им не воспользоваться для получения полезной информации?

В этой статье представлено полное руководство по созданию собственного приложения Dashboard с использованием API Microsoft Graph и Django для анализа данных платформ OneDrive, Outlook и др.

• Модель ML тестируется на различных наборах данных. Вы можете перетащить файлы CSV в модель и отрисовать кривую AUS/ROC. Здесь GUI проявит себя прекрасно, правда?
• Построить случайную переменную или статистическое распределение в заданном диапазоне и динамически управлять параметрами с помощью графического интерфейса.
• Быстро запустить некоторые задачи обработки или предварительной обработки данных в наборе с помощью GUI вместо того, чтобы писать кучу кода.