Что такое данные для машинного обучения? В отрасли это также называется: « данные, готовые к моделированию ». Ключевое различие между данными для машинного обучения и другими данными заключается в этой «готовности», которая обычно подготавливается с помощью конвейеров предварительной обработки, преобразований функций и проектирования. Эти конвейеры могут быть частью моделей (предварительная обработка sklearn) или шагов ETL (Spark, DBT, Airflow). Кроме того, модели машинного обучения..

Растущее значение специализированных магазинов В этой статье описываются основные компоненты современных специализированных магазинов и то, как совокупность этих компонентов играет важную роль для предприятий. Почему ваш проект по машинному обучению может провалиться Вот некоторые угрозы и проблемы, которые могут повлиять на результат вашего проекта и отношения с клиентом. Дополнения для RStudio, или как упростить кодирование Узнайте больше о надстройках или..

Как настроить архитектуру данных, которая сэкономит время и усилия специалистов по данным. Хранилище функций — это система хранения функций . Функции — это свойства данных, вычисленные с помощью процесса ETL или конвейера функций. Этот конвейер принимает необработанные данные и вычисляет на их основе свойство. Это свойство — обычно числовое значение — будет полезно для модели машинного обучения. Важно найти адекватные, правильные и качественные признаки. Качество этих функций является..

TL;DR Программисты знают типы данных. Тип данных для переменной в языке программирования определяет набор допустимых операций с этой переменной — недопустимые операции вызовут ошибку либо во время компиляции, либо во время выполнения. Но что такое тип функции для программиста, плохо знакомого с машинным обучением, учитывая, что ни один из основных языков программирования не имеет встроенной поддержки для них? В этом посте мы определяем тип функции и обсуждаем, что означает тип функции в..

В наши дни все больше и больше организаций хотели бы иметь единый инструмент для работы с множеством их функций. Для простого POC-продукта управление функциями и привязка кажутся излишними, но когда дело доходит до больших, сложных и постоянно развивающихся проектов, они действительно обеспечивают высокое качество функций и эффективность выполнения в следующих проектах по науке о данных. Подводя итог, зачем нам нужен магазин функций? Стандартизация определений функций. Это должна..