Публикации по теме 'predictive-modeling'
Компромисс между смещением и дисперсией : объяснение
Большинство из нас начинают свой путь в науке о данных и машинном обучении с набора алгоритмов, обычно называемых машинным обучением под наблюдением . Машинное обучение с учителем наиболее полезно в задачах, где нам нужно выполнить какой-то прогноз. То есть алгоритм принимает данные, учится на них, а затем может делать прогнозы на невидимых данных.
Существует множество доступных алгоритмов, которые позволяют нам выполнять эти прогнозы. Как вы можете себе представить, каждый из этих..
Руководство для начинающих по прогнозированию временных рядов
Прогнозирование временных рядов — это использование модели для прогнозирования будущих значений на основе ранее наблюдаемых значений. Это важнейший компонент многих деловых и экономических процессов принятия решений, поскольку он позволяет организациям делать обоснованные прогнозы будущих событий. В этом руководстве мы предоставим обзор прогнозирования временных рядов, в том числе его важность, различные типы моделей и практические советы для читателей, которые плохо знакомы с этой темой...
Построение прогностических моделей с использованием методов машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании алгоритмов для изучения данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Он использовался в самых разных областях, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Методы машинного обучения можно использовать для создания прогностических моделей, которые могут точно предсказывать исход определенных событий или ситуаций. Эти модели могут помочь предприятиям принимать более обоснованные..
«Плохие флюиды» могут истощать ваши деньги
Большинство промышленного оборудования, такого как машины, насосы и двигатели, спроектированы так, чтобы работать плавно и минимизировать вибрацию. Однако вибрация иногда может указывать на проблемы или износ оборудования. Кроме того, вибрация может привести к тому, что оборудование будет потреблять чрезмерную мощность, что приведет к снижению его энергоэффективности. Если основные причины не будут устранены, нежелательная вибрация, вероятно, вызовет дополнительный ущерб. В..
Битва за окрестности
Битва за окрестности
Поиск лучшего района в Торонто с помощью Data Science
Автор: Умар Хан
Этот проект направлен на использование всех концепций Data Science, изученных в рамках профессионального курса IBM Data Science Professional. Мы определяем бизнес-проблему, данные, которые будут использоваться, и используя эти данные, мы можем анализировать их с помощью инструментов машинного обучения. В этом проекте мы шаг за шагом пройдемся по всем процессам, от разработки проблемы и..
Построение прогностических моделей с использованием методов машинного обучения
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании алгоритмов для изучения данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Он использовался в самых разных областях, от здравоохранения до финансов и розничной торговли. Методы машинного обучения можно использовать для создания прогностических моделей, которые могут точно предсказывать исход определенных событий или ситуаций. Эти модели могут помочь предприятиям принимать более..
Мои прогнозы Covid: победа в битвах, поражение в войне (и почему это все еще имеет значение)
Это мой первый пост о моем успехе в построении модели прогнозных данных для второй волны коронавируса в Индии за полные 4 недели до пика и о моей неудаче . перед лицами, принимающими решения.
Я должен был стараться сильнее / умнее, но это моя ноша.
То, что сделано, сделано, но по мере того, как мы стремительно приближаемся к третьей волне, моя модель видит некоторые зловещие признаки, поэтому на этот раз я иду публично, чтобы попытаться донести эту модель до лиц, принимающих решения в..
