Мир, в котором R и Python живут вместе За последние годы я познакомился с Python и очень ценю широту процессов обработки данных, которые я могу с ним делать. Я считаю, что Python действительно прост в использовании, и благодаря множеству доступных сегодня библиотек я могу делать практически все, от веб-скрейпинга до разработки моделей глубокого обучения. Я начал с Python, так как все, кого я знал, работали с ним, и они сказали, что это правильный путь. Однако недавно я начал..

В этой части 3 мы исследуем использование объяснений моделей машинного обучения, таких как LIME: Почему я должен вам доверять? : Объяснение прогнозов любого классификатора Несмотря на широкое распространение, модели машинного обучения остаются в основном черными ящиками. Понимание причин… arxiv.org » Эти объяснения позволяют нам заглянуть во внутреннюю работу модели машинного обучения. Такая возможность полезна во многих отношениях,..

Когда я начинал заниматься машинным обучением, имея опыт работы в информатике, мне всегда требовалось время, чтобы понять статистические концепции и вспомнить, что я узнал во время учебы. Однако я также пришел к выводу, что чем яснее мои основы, тем легче мне понять стоящую передо мной проблему. На пути к машинному обучению есть несколько чрезвычайно важных вех, которые необходимо достичь, чтобы ускорить свой путь. Одна из таких вех - вероятность и условная вероятность. В этой статье..