Публикации по теме 'predictions'
Счастливый доход: прогнозирование будущего базового дохода в Европе
ЧТО ТАКОЕ БАЗОВЫЙ ДОХОД Я пытаюсь понять и дать представление о современной проблеме, связанной с дебатами об основном доходе. Эта проблема становится все более заметной в основных и социальных сетях. Эта повышенная огласка связана с появлением будущего работы — сочетанием растущей автоматизации рабочих мест, растущей экономики свободного заработка, увеличения неравенства доходов и снижения экономической мобильности. Прогнозируется, что будущее сферы труда, скорее всего, приведет к..
Можем ли мы предсказать дорожно-транспортные происшествия во Франции?
Исследовательский анализ данных и машинное обучение во французской базе данных о дорожно-транспортных происшествиях.
Всемирная организация здравоохранения описывает систему дорожного движения как наиболее сложную и наиболее опасную систему, с которой людям приходится иметь дело каждый день. За последние несколько лет количество смертей в результате дорожно-транспортных происшествий в мире выросло, достигнув 1,35 миллиона в 2018 году. Во Франции в 2018 году погибло 3239 человек, более..
Использование машинного обучения для прогнозирования цен на жилье
С помощью алгоритмов машинного обучения LassoCV, RidgeCV и линейной регрессии.
В этом посте я расскажу вам о моем процессе анализа данных для использования машинного обучения для прогнозирования цен на жилье. Прежде чем я начну, я хотел бы обрисовать процесс анализа данных:
Определите проблему Соберите данные Очистите и исследуйте данные Смоделируйте данные Оцените модель Ответьте на проблему
Определите проблему
Мне было поручено создать модель машинного обучения для..
Классификация крайне редких событий: оценка оставшегося полезного срока службы с использованием LSTM в Keras.
Подход на основе регрессии для оценки оставшегося полезного срока службы (RUL) бумажной фабрики для задачи прогнозирования разрыва полотна.
Идеи, идеи и инструменты, представленные в этом посте, были мотивированы двумя предыдущими статьями, опубликованными в Medium. В первом ( ссылка ), написанном Читтой Ранджан , кратко описывается проблема классификации экстремальных событий и используется подход LSTM Autoencoder для обнаружения аномалий. Анализируя ошибку на этапе восстановления..
Концепция машинного обучения, лежащая в основе линейной регрессии
Применение модели Simple ML для прогнозирования выбросов CO2
Введение
В последние годы вокруг искусственного интеллекта (AI) было много шумихи. Вы можете найти его практически где угодно - от включения света голосом до полностью автономного беспилотного автомобиля.
Большая часть современного ИИ требует большого количества данных. Чем больше вы отдаете, тем лучше он учится. Например, чтобы научить ИИ понимать изображение кошки, вам нужно дать много изображений кошек и не кошек,..
2019 и 2020: факты и ожидания в области науки о данных
Редакция KDNuggets задала мне следующий вопрос:
Каковы основные события в области искусственного интеллекта, обработки данных, глубокого обучения и машинного обучения в 2019 году и каких ключевых тенденций вы ожидаете в 2020 году?
Краткое изложение ответа было опубликовано в: « ИИ, аналитика, машинное обучение, наука о данных, исследования в области глубокого обучения - основные разработки в 2019 году и ключевые тенденции на 2020 год »
Вот мой расширенный ответ.
— — — — — —..
Прогнозирование боев UFC с помощью Deep Learning II - Сбор и реализация данных в PyTorch
С момента публикации моего первого поста Прогнозирование боев UFC с глубоким обучением я получил много запросов на наборы данных, используемые в проекте. Поэтому я решил открыть исходный код кода для очистки данных в этом последующем сообщении. Кроме того, я буду реализовывать нейронную сеть для предсказания UFC в PyTorch.
Сбор данных
Для прогнозирования боев UFC нам понадобятся два типа данных. Во-первых, нам нужна информация о каждом поединке UFC, такая как противники и результат...
