Как классическая классификация ML помогает в реальном мире
🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.
✅Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное. ✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь! ✅Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ. ✅Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.
14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:
- Как выбрать оптимальные признаки
- Что делать с несбалансированными данными
- Как интерпретировать результаты модели
🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .
Как классическая классификация ML помогает в реальном мире
🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.
✅Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное. ✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь! ✅Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ. ✅Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.
14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:
- Как выбрать оптимальные признаки
- Что делать с несбалансированными данными
- Как интерпретировать результаты модели
🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms
