home.social

#градиентный_бустинг — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #градиентный_бустинг, aggregated by home.social.

  1. Цена риска: как ML-модели решают, какой процент по кредиту вы получите

    Почему два человека с одинаковым доходом и кредитной историей могут платить совершенно разный процент по одному и тому же кредиту? В этой статье мы заглянем под капот банковских систем ценообразования, разберем реальные кейсы дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и наглядно покажем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для предсказания вашей платежеспособности — и как они могут ошибаться.

    habr.com/ru/articles/1001192/

    #кредитный_скоринг #дискриминация #деревья_решений #градиентный_бустинг #этика_AI #riskbased_pricing #proxy_discrimination #машинное_обучение #банки

  2. Цена риска: как ML-модели решают, какой процент по кредиту вы получите

    Почему два человека с одинаковым доходом и кредитной историей могут платить совершенно разный процент по одному и тому же кредиту? В этой статье мы заглянем под капот банковских систем ценообразования, разберем реальные кейсы дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и наглядно покажем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для предсказания вашей платежеспособности — и как они могут ошибаться.

    habr.com/ru/articles/1001192/

    #кредитный_скоринг #дискриминация #деревья_решений #градиентный_бустинг #этика_AI #riskbased_pricing #proxy_discrimination #машинное_обучение #банки

  3. Цена риска: как ML-модели решают, какой процент по кредиту вы получите

    Почему два человека с одинаковым доходом и кредитной историей могут платить совершенно разный процент по одному и тому же кредиту? В этой статье мы заглянем под капот банковских систем ценообразования, разберем реальные кейсы дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и наглядно покажем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для предсказания вашей платежеспособности — и как они могут ошибаться.

    habr.com/ru/articles/1001192/

    #кредитный_скоринг #дискриминация #деревья_решений #градиентный_бустинг #этика_AI #riskbased_pricing #proxy_discrimination #машинное_обучение #банки

  4. Цена риска: как ML-модели решают, какой процент по кредиту вы получите

    Почему два человека с одинаковым доходом и кредитной историей могут платить совершенно разный процент по одному и тому же кредиту? В этой статье мы заглянем под капот банковских систем ценообразования, разберем реальные кейсы дискриминации от Ally Bank и Test-Achats, и наглядно покажем, как деревья решений и градиентный бустинг используются для предсказания вашей платежеспособности — и как они могут ошибаться.

    habr.com/ru/articles/1001192/

    #кредитный_скоринг #дискриминация #деревья_решений #градиентный_бустинг #этика_AI #riskbased_pricing #proxy_discrimination #машинное_обучение #банки

  5. Градиентный бустинг для новичков

    В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/938650/

    #ml #градиентный_бустинг #python

  6. Градиентный бустинг для новичков

    В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/938650/

    #ml #градиентный_бустинг #python

  7. Градиентный бустинг для новичков

    В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/938650/

    #ml #градиентный_бустинг #python

  8. Градиентный бустинг для новичков

    В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто. Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python.

    habr.com/ru/articles/938650/

    #ml #градиентный_бустинг #python

  9. Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost: от предобработки данных до оптимизации модели

    Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики.

    habr.com/ru/companies/rshb/art

    #XGBoost #CatBoost #Градиентный_бустинг #машинное_обучение

  10. Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost: от предобработки данных до оптимизации модели

    Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики.

    habr.com/ru/companies/rshb/art

    #XGBoost #CatBoost #Градиентный_бустинг #машинное_обучение

  11. Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost: от предобработки данных до оптимизации модели

    Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики.

    habr.com/ru/companies/rshb/art

    #XGBoost #CatBoost #Градиентный_бустинг #машинное_обучение

  12. Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost: от предобработки данных до оптимизации модели

    Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики.

    habr.com/ru/companies/rshb/art

    #XGBoost #CatBoost #Градиентный_бустинг #машинное_обучение

  13. Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

    Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

    habr.com/ru/companies/vtb/arti

    #data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

  14. Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

    Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

    habr.com/ru/companies/vtb/arti

    #data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

  15. Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

    Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

    habr.com/ru/companies/vtb/arti

    #data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

  16. Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг

    Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов. Как уже писали ранее в другой статье , внедрение процесса AutoML позволило нам во многом автоматизировать рутину и разработки, и применения моделей. Соответственно, у нас появилось больше времени для RnD-задач, которые могли бы быть полезны нашим заказчикам, чтобы охватить моделями новые процессы, а также провести исследования новых алгоритмов. Поэтому мы составили мэппинг возможных моделей на элементы работы Банка с клиентами малого и среднего бизнеса в части предотвращения просрочек по кредитной задолженности, а также по взысканию задолженности. Из данной схемы стало понятно, что есть необходимость разработать модели для процессов по мониторингу заёмщиков Банка — Precollection-модели. Под катом расскажем, как мы их разрабатывали и каких результатов удалось с ними добиться.

    habr.com/ru/companies/vtb/arti

    #data_science #ds #ml #machine_learning #скоринг #логистическая_регрессия #градиентный_бустинг #алгоритмы #shap #анализ_данных

  17. Классификация экзопланет (часть II построение моделей)

    Это вторая и заключительная часть статьи, в которой мы рассматриваем задачу классификации экзопланет. Если предыдущая статья была больше про предобработку данных, то здесь мы будем строить модели, отбирать лучшие и экспериментировать.

    habr.com/ru/articles/803117/

    #машинное_обучение #градиентный_бустинг #нейронные_сети #random_forest #catboost #xgboost #tensorflow #Классификация_Экзопланет

  18. Классификация экзопланет (часть II построение моделей)

    Это вторая и заключительная часть статьи, в которой мы рассматриваем задачу классификации экзопланет. Если предыдущая статья была больше про предобработку данных, то здесь мы будем строить модели, отбирать лучшие и экспериментировать.

    habr.com/ru/articles/803117/

    #машинное_обучение #градиентный_бустинг #нейронные_сети #random_forest #catboost #xgboost #tensorflow #Классификация_Экзопланет

  19. Классификация экзопланет (часть II построение моделей)

    Это вторая и заключительная часть статьи, в которой мы рассматриваем задачу классификации экзопланет. Если предыдущая статья была больше про предобработку данных, то здесь мы будем строить модели, отбирать лучшие и экспериментировать.

    habr.com/ru/articles/803117/

    #машинное_обучение #градиентный_бустинг #нейронные_сети #random_forest #catboost #xgboost #tensorflow #Классификация_Экзопланет

  20. Одномерный лес и все прочее

    Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

    habr.com/ru/articles/797489/

    #deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning

  21. Одномерный лес и все прочее

    Объяснение «на пальцах» и реализация решающего дерева, случайного леса и бустинга. Дерево принятия решений (также называют деревом классификации или регрессионным деревом) — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.

    habr.com/ru/articles/797489/

    #deccision_tree #решающие_деревья #random_forest #gradient_boosting #градиентный_бустинг #случайный_лес #математика #графики #python #machinelearning

  22. Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

    На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

    habr.com/ru/articles/799725/

    #градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python

  23. Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning

    Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. На ошибках учатся, и это не просто слова. Идея данного поста возникла из моих ежедневных наблюдений: многие люди вокруг остро реагируют на свои ошибки и теряют мотивацию из-за неудач. Я хочу показать, что промахиваться — нормально и даже полезно для будущего профессионального роста. А сделаю я это на примере machine learning — сферы, в которой у меня широкая экспертиза. Между обучением человека и алгоритма ML больше общего, чем может показаться на первый взгляд. В этом тексте я проведу параллели и сравню различные жизненные ситуации и процессы обучения ML-алгоритмов.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #machine_learning #машинное_обучение #fail_fast #карьерный_рост #профессиональное_развитие #байесовская_оптимизация #Generative_Adversarial_Networks #линейная_регрессия #градиентный_спуск #градиентный_бустинг

  24. Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере

    Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.

    habr.com/ru/articles/882000/

    #рекомендательные_системы #алгоритмы #градиентный_бустинг #коллаборативная_фильтрация #онлайнкинотеатры #стриминг #машинное_обучение #кинопоиск #яндекс #искусственный_интеллект

  25. Градиентный бустинг для чайников

    Если вы помните Вольтрона — вы уже понимаете Gradient Boosting. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные.

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #градиентный_бустинг

  26. Ансамблевое обучение для самых маленьких

    В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения. В любом случае располагайтесь поудобнее. Мы здесь надолго.

    habr.com/ru/articles/814981/

    #ансамблевые_модели #регрессия #градиентный_бустинг #стекинг #бэггинг #ансамблевое_обучение #несколько_нейросетей #питон_нейросети #искусственный_интеллект

  27. Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере

    Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.

    habr.com/ru/articles/882000/

    #рекомендательные_системы #алгоритмы #градиентный_бустинг #коллаборативная_фильтрация #онлайнкинотеатры #стриминг #машинное_обучение #кинопоиск #яндекс #искусственный_интеллект

  28. Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере

    Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.

    habr.com/ru/articles/882000/

    #рекомендательные_системы #алгоритмы #градиентный_бустинг #коллаборативная_фильтрация #онлайнкинотеатры #стриминг #машинное_обучение #кинопоиск #яндекс #искусственный_интеллект

  29. Как устроены алгоритмы онлайн-кинотеатра. Разбираем на примере

    Вы приходите домой и включаете любимый стриминг. Лента сразу же выдаёт вам несколько фильмов и сериалов, которые… действительно хочется смотреть. Сегодня разберём, как именно рождается эта магия вне Хогвартса, и что сидит под капотом рекомендательного движка онлайн-кинотеатра.

    habr.com/ru/articles/882000/

    #рекомендательные_системы #алгоритмы #градиентный_бустинг #коллаборативная_фильтрация #онлайнкинотеатры #стриминг #машинное_обучение #кинопоиск #яндекс #искусственный_интеллект

  30. Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

    На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

    habr.com/ru/articles/799725/

    #градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python

  31. Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

    На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

    habr.com/ru/articles/799725/

    #градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python

  32. Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)

    На сегодняшний день градиентный бустинг (gradient boosting machine) является одним из основных production-решений при работе с табличными, неоднородными данными, поскольку обладает высокой производительностью и точностью, а если быть точнее, то его модификации, речь о которых пойдёт чуть позже. В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.

    habr.com/ru/articles/799725/

    #градиентный_бустинг #gradient_boosting #xgboost #catboost #lightgbm #алгоритмы_машинного_обучения #data_science #машинное_обучение #реализация_с_нуля #python

  33. Градиентный бустинг для чайников

    Если вы помните Вольтрона — вы уже понимаете Gradient Boosting. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные.

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #градиентный_бустинг

  34. Градиентный бустинг для чайников

    Если вы помните Вольтрона — вы уже понимаете Gradient Boosting. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные.

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #градиентный_бустинг

  35. Градиентный бустинг для чайников

    Если вы помните Вольтрона — вы уже понимаете Gradient Boosting. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные.

    habr.com/ru/companies/raft/art

    #градиентный_бустинг

  36. Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning

    Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. На ошибках учатся, и это не просто слова. Идея данного поста возникла из моих ежедневных наблюдений: многие люди вокруг остро реагируют на свои ошибки и теряют мотивацию из-за неудач. Я хочу показать, что промахиваться — нормально и даже полезно для будущего профессионального роста. А сделаю я это на примере machine learning — сферы, в которой у меня широкая экспертиза. Между обучением человека и алгоритма ML больше общего, чем может показаться на первый взгляд. В этом тексте я проведу параллели и сравню различные жизненные ситуации и процессы обучения ML-алгоритмов.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #machine_learning #машинное_обучение #fail_fast #карьерный_рост #профессиональное_развитие #байесовская_оптимизация #Generative_Adversarial_Networks #линейная_регрессия #градиентный_спуск #градиентный_бустинг

  37. Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning

    Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. На ошибках учатся, и это не просто слова. Идея данного поста возникла из моих ежедневных наблюдений: многие люди вокруг остро реагируют на свои ошибки и теряют мотивацию из-за неудач. Я хочу показать, что промахиваться — нормально и даже полезно для будущего профессионального роста. А сделаю я это на примере machine learning — сферы, в которой у меня широкая экспертиза. Между обучением человека и алгоритма ML больше общего, чем может показаться на первый взгляд. В этом тексте я проведу параллели и сравню различные жизненные ситуации и процессы обучения ML-алгоритмов.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #machine_learning #машинное_обучение #fail_fast #карьерный_рост #профессиональное_развитие #байесовская_оптимизация #Generative_Adversarial_Networks #линейная_регрессия #градиентный_спуск #градиентный_бустинг

  38. Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning

    Всем привет, меня зовут Максим Шаланкин, Data Science Team Lead в команде Финтеха Big Data МТС. На ошибках учатся, и это не просто слова. Идея данного поста возникла из моих ежедневных наблюдений: многие люди вокруг остро реагируют на свои ошибки и теряют мотивацию из-за неудач. Я хочу показать, что промахиваться — нормально и даже полезно для будущего профессионального роста. А сделаю я это на примере machine learning — сферы, в которой у меня широкая экспертиза. Между обучением человека и алгоритма ML больше общего, чем может показаться на первый взгляд. В этом тексте я проведу параллели и сравню различные жизненные ситуации и процессы обучения ML-алгоритмов.

    habr.com/ru/companies/ru_mts/a

    #machine_learning #машинное_обучение #fail_fast #карьерный_рост #профессиональное_развитие #байесовская_оптимизация #Generative_Adversarial_Networks #линейная_регрессия #градиентный_спуск #градиентный_бустинг

  39. Ансамблевое обучение для самых маленьких

    В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения. В любом случае располагайтесь поудобнее. Мы здесь надолго.

    habr.com/ru/articles/814981/

    #ансамблевые_модели #регрессия #градиентный_бустинг #стекинг #бэггинг #ансамблевое_обучение #несколько_нейросетей #питон_нейросети #искусственный_интеллект

  40. Ансамблевое обучение для самых маленьких

    В прошлой статье мы лишь мельком затронули такую тему, как ансамблевое обучение, дав краткое определение парочке терминов. Сегодня в планах зарыться в это дело подробнее, рассмотрев некоторые из популярных методов. Поэтому предупреждаем сразу: букв будет много. А также концептов, терминов и примеров. Со своей стороны обещаем рассказать настолько простым языком, насколько это возможно в контексте машинного обучения. В любом случае располагайтесь поудобнее. Мы здесь надолго.

    habr.com/ru/articles/814981/

    #ансамблевые_модели #регрессия #градиентный_бустинг #стекинг #бэггинг #ансамблевое_обучение #несколько_нейросетей #питон_нейросети #искусственный_интеллект