Публикации по теме 'automl'


Прогнозирование выживаемости с помощью H2O AutoML
Задача Задача состоит в том, чтобы создать модель, которая использует данные первых 24 часов интенсивной терапии для прогнозирования выживаемости пациентов. Инициатива сообщества GOSSIS Массачусетского технологического института с сертификатом конфиденциальности Гарвардской лаборатории конфиденциальности предоставила набор данных о более чем 130 000 посещений больничных отделений интенсивной терапии (ICU) пациентами в течение одного года. Эти данные являются частью растущих..
Оптимизированное машинное обучение с AutoML
Сложность процесса машинного обучения часто удерживает многих от полного раскрытия его потенциала. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) упрощает и ускоряет путь к эффективным решениям для машинного обучения. Что такое AutoML? AutoML, сокращение от Automated Machine Learning, представляет собой революционную методологию, которая автоматизирует различные этапы конвейера машинного обучения. Его главная цель — демократизировать машинное обучение, сделав его доступным как для..
Инструмент FlashML-AutoML
flashML — это библиотека AutoML Python, которая автоматически и эффективно находит наиболее точные модели машинного обучения. Это освобождает специалистов по обработке и анализу данных и инженеров по машинному обучению от забот о выборе модели и настройке гиперпараметров. Автоматизированное машинное обучение (AutoML) — это процесс применения моделей машинного обучения (ML) к реальным задачам с помощью автоматизации . В частности, он автоматизирует выбор, композицию и параметризацию..
AutoDistill: комплексная полностью автоматизированная структура дистилляции для аппаратно-эффективного…
Поскольку языковые модели на основе ИИ продолжают увеличиваться в размерах, снижение стоимости обслуживания стало важной областью исследований. Дистилляция знаний стала многообещающим и эффективным методом сжатия моделей, но существующие методы дистилляции могут иметь проблемы с обслуживанием моделей в сегодняшнем массивном…
Настройка гиперпараметров для ансамблей моделей машинного обучения
небольшое исследование для красивой оптимизации Привет всем! Давайте поговорим о настройке гиперпараметров в обучении ансамбля (в основном, смешивании). В таких ансамблях прогнозы одной модели машинного обучения становятся прогнозами для другой (следующего уровня). На рисунке ниже показаны некоторые варианты ансамблей, в которых данные передаются слева направо. Такие ансамбли в этом посте также будут называться конвейерами или составными моделями (составными конвейерами)...
Плохое качество данных: чудовище Франкенштейна для ваших моделей машинного обучения
Что общего между шеф-поваром и специалистом по данным? Вы чувствуете себя очень голодным. Вы купили список ингредиентов в продуктовом магазине, чтобы приготовить вкусную еду на вечер. Вы начинаете готовить, добавляя различные ароматизаторы, чтобы оживить блюдо. Но вскоре поджидает проблема, которая испортит настроение на весь вечер. Когда еда готова, вы откусываете первый кусочек, но понимаете, что что-то не так. На вкус «плохой». И тогда вы понимаете, что некоторые ингредиенты,..
Полное руководство по настройке гиперпараметров с помощью keras-tuner
Оглавление 1. Введение 2. Различные методы оптимизации гиперпараметров 3. Настройка с помощью Keras-Tuner Введение По мере того, как модели машинного обучения становятся все более сложными, количество гиперпараметров для настройки увеличивается, поэтому проверка каждой конфигурации в пространстве поиска гиперпараметров является трудоемкой и утомительной задачей. Настройка гиперпараметров, также известная как оптимизация гиперпараметров (HPO), может быть очень..