Публикации по теме 'optimization'


Максимизация производительности модели: пошаговое руководство по настройке гиперпараметров
Что такое гиперпараметры? Гиперпараметры — это параметры, которые не извлекаются непосредственно из обучающих данных в процессе обучения модели машинного обучения, а задаются перед началом обучения. Они контролируют поведение алгоритма обучения и могут оказать существенное влияние на производительность модели. Гиперпараметры часто задаются пользователем или выбираются методом проб и ошибок, и они могут включать в себя такие параметры, как скорость обучения, размер пакета, сила..
Лучшие методы оптимизации для повышения производительности модели машинного обучения — Часть 1
После многих моих статей, посвященных данным, в этой статье мы увидим различные методы оптимизации, доступные инженерам машинного обучения, как их использовать и в каких сценариях использовать какой метод оптимизации. Эта история будет немного интенсивной ML ... наслаждайтесь чтением. Введение: Что такое оптимизация в машинном обучении? В контексте машинного обучения оптимизация относится к процессу поиска наилучшего набора параметров модели или гиперпараметров, которые..
Работа со сводными таблицами Pandas
Прежде чем изучать сводные таблицы в пандах, важно понять, что такое сводная таблица и как мы можем использовать ее в наших проектах по обработке и анализу данных. Сводная таблица Сводная таблица — это инструмент суммирования данных, обычно используемый в программах для работы с электронными таблицами, таких как Microsoft Excel или Google Sheets. Он используется для извлечения и анализа больших объемов данных путем реорганизации и выполнения операций суммирования, таких как..
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)...
Пошаговое руководство по байесовской оптимизации: подход на основе Python
Создание основы: реализация байесовской оптимизации в Python Байесовская оптимизация — это метод, используемый для глобальной (оптимальной) оптимизации функций черного ящика. Черный ящик — это система, внутренняя работа которой наблюдателю неизвестна. Он может иметь доступ только к входам и выходам системы, но не знает, как система достигает выходов на основе входов. В контексте оптимизации функция черного ящика относится к целевой функции. Для иллюстрации рассмотрим функцию..
5 гиперпараметров дерева решений для улучшения ваших алгоритмов дерева
Изучите некоторые из наиболее распространенных гиперпараметров, которые вы можете настроить, чтобы повысить производительность алгоритмов на основе дерева. Деревья решений — это действительно классные алгоритмы, которые создают основу для более продвинутых алгоритмов, таких как Random Forests, LightGBM или XGBoost. Во время вашего путешествия по науке о данных деревья решений, вероятно, являются первым нелинейным алгоритмом, который вы изучите, поскольку они довольно объяснимы и просты..
Повысьте производительность обработки текста JavaScript с помощью оптимизированной подсветки фраз
Если вы работаете с большими объемами текста в JavaScript, вы знаете, что его обработка может быть медленной. Одной из распространенных задач является выделение определенных фраз в тексте, но традиционный подход может быть медленным и неэффективным. В этой статье мы рассмотрим, как оптимизировать выделение фраз в JavaScript, чтобы сделать его более быстрым и эффективным. Введение Обработка текста — распространенная задача в JavaScript, но она может быть медленной и неэффективной при..