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» .
That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.
Importantly, that investor viewpoint is not new. It cycles in when conditions are right (and vice versa). It also brings the ineffective warnings of an overpriced market with it.Looking toward a good 2022 stock market, there is no apparent reason to expect these issues to change.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tw
