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태그: CAT부스트

CatBoost: 범주형 데이터로 모델을 구축하기 위한 솔루션

서론 열성적인 학습자가 데이터 과학과 기계 학습을 배우고 싶다면 부스트 제품군을 배워야 합니다. 많은 알고리즘이 있지만...

톱 뉴스

구현을 통한 이해: 의사 결정 트리

Image by Author XGBoost, CatBoost 또는 LightGBM(심지어 오토인코더!)과 같은 랜덤 포레스트 또는 그래디언트 부스팅 알고리즘과 같은 많은 고급 머신 러닝 모델은...

하이퍼파라미터 최적화: 상위 Python 라이브러리 10개

저자 이미지 하이퍼파라미터 최적화는 기계 학습 모델의 성능을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들은 하나의 3 구성 요소입니다 ...

Explainable AI: 모델의 결정을 이해하기 위한 10가지 Python 라이브러리

Image by Author XAI는 인간이 모델이나 시스템의 결과와 의사결정 과정을 이해할 수 있게 해주는 인공지능이다. 사전 모델링 설명 가능성 설명 가능...

상위 100 데이터 과학 인터뷰 질문

소개 데이터 과학은 조직이 데이터를 이해하고 데이터를 기반으로 결정을 내리는 방식을 변화시키는 빠르게 성장하는 분야입니다. 결과적으로,...

성향점수매칭을 이용한 합성제어 소개

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부로 게시되었습니다. 여기에 비밀이 있습니다. 합성 제어 방법으로 이 문제를 최대한 해결할 수 있습니다...

알고리즘 강화를 위한 궁극의 가이드

소개 안녕하세요 여러분! 데이터 과학 인터뷰 질문 시리즈의 네 번째 기사입니다. 이전 작품을 다시 보고 싶다면...

기계 학습은 시계열 예측에 어떻게 활용됩니까?

시계열 예측은 기계 학습의 핵심 주제 중 하나입니다. 너무 많은 예측 문제에 시간적 요소가 있다는 사실은...

이제 API를 통해 Amazon SageMaker JumpStart 모델 및 알고리즘 사용 가능

2020년 XNUMX월, AWS는 기계 학습(ML)을 빠르고 쉽게 시작할 수 있도록 도와주는 Amazon SageMaker의 기능인 Amazon SageMaker JumpStart의 일반 공급을 발표했습니다. JumpStart는 널리 사용되는 ML 작업 전반에 걸쳐 사전 훈련된 다양한 모델의 미세 조정 및 배포를 원클릭으로 제공할 뿐만 아니라 […]

매력적인 동영상을 만드는 방법을 알아볼까요?

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부로 게시되었습니다. 소개 이 기사에서는 사용자 수준에서 비디오가 얼마나 매력적인지 예측할 것입니다. 해당 사용자의 개인 정보와 함께 해당 사용자의 이전 비디오 참여 점수가 포함된 데이터 세트가 제공되었습니다. 우리는 다중 회귀 모델을 구축할 것입니다 […]

포스트 매력적인 동영상을 만드는 방법을 알아볼까요? 첫 번째 등장 분석 Vidhya.

고객 이탈 안내: 예측만 하지 말고 예방하세요!

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부로 게시되었습니다. 소개 Phonepe, Google Pay(Tez)는 인도 결제 생태계의 유비쿼터스 이름이자 이 지역의 상위 133개 업체입니다. Phonepe 펄스 보고서에 따르면 '21년 3월 기준 월간 활성 사용자 수는 21억 526.8만 명입니다. QXNUMX-XNUMX 분기 동안 총 거래는 XNUMX Cr […

포스트 고객 이탈 안내: 예측만 하지 말고 예방하세요! 첫 번째 등장 분석 Vidhya.

데이터 과학자가 LightGBM을 사용해야 하는 3가지 이유

데이터 과학자가 혜택을 누릴 수 있는 많은 훌륭한 부스팅 Python 라이브러리가 있습니다. 이 기사에서 저자는 LightGBM의 이점과 이것이 데이터 과학 작업에 어떻게 적용되는지에 대해 설명합니다.

유료 마케팅에서 기계 학습은 어떻게 작동합니까?

더 많은 플레이어가 온라인 도메인에 진입함에 따라 유료 마케팅은 더욱 복잡해지고 경쟁이 치열해지고 있습니다. 광고 실행 방법을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다...

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