Модели гауссовской смеси для проверки этикеток в расширенных синтетических категориальных данных. Рассмотрим гипотетический, но распространенный сценарий. Вам необходимо создать классификатор, чтобы отнести выборку к группе населения. У вас есть значительный набор обучающих данных из миллиона выборок. Он был очищен, подготовлен и промаркирован. Несколько непрерывных переменных уже нормализованы, а категориальные переменные, представляющие большинство функций, развернуты с использованием..

Глубокие нейронные сети становятся все лучше и лучше при сопоставлении входных данных с выходными, учитывая огромный объем данных. Как вы могли спросить, получение огромного количества данных для каждой задачи и каждого языка может быть немного сложным, а на самом деле иногда практически невозможно - именно здесь Расширение данных и Передача обучения приходят к нам спасать. В этом сообщении блога мы увидим, как мы можем получить * потрясающие * результаты для задачи классификации..