Публикации по теме 'predictions'


Создание и развертывание модели машинного обучения в Docker
В этой статье мы развернем и построим простую модель машинного обучения с линейной регрессией в контейнере Docker, а затем создадим образ Docker, который будет прогнозировать значения с использованием созданной нами модели. Почему контейнеры для машинного обучения? Docker позволяет легко воспроизвести рабочую среду, которая используется для обучения и запуска модели машинного обучения в любом месте. Docker позволяет упаковывать код и зависимости в контейнеры, которые можно..
Должен ли я оставаться в очереди DMV? Давайте использовать ML
Итак, ничего сложного, и абсолютный пример использования для начинающих о том, как использовать машинное обучение для создания абсолютно простых прогнозов. На прошлой неделе я отправился в DMV по поводу передачи права собственности на мою машину из Калифорнии в Техас. И я понял, что у меня совсем разряжен аккумулятор телефона. Итак, решили просто в очереди ничего не делать и наблюдать, как быстро движется очередь. После наблюдения в течение нескольких минут стало совершенно ясно, что он..
Создайте модель машинного обучения для прогнозирования цены дома с помощью алгоритма линейной регрессии.
Привет , Сегодня мы создадим модель машинного обучения, которая предсказывает цену дома. Здесь мы будем использовать набор данных Usa_housing. Этот набор данных содержит такие функции, как количество спален, количество ванных комнат, кв.м, год постройки, год ремонта, состояние, почтовый индекс, а целевой переменной будет цена. Мы будем использовать python для реализации модели машинного обучения вместе с некоторыми базовыми библиотеками на python, такими как: Numpy : Numpy — это..
Будущее веб-разработки: прогнозы на 2023 год
Веб-разработка — это постоянно развивающаяся область, и всегда интересно посмотреть, какие новые технологии и тенденции появятся в ближайшие годы. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые прогнозы будущего веб-разработки в 2023 году и далее. Больше внимания уделяется производительности и скорости . Поскольку Интернет становится все более сложным, а пользователи — более требовательными, веб-разработчикам важно сосредоточиться на оптимизации производительности и скорости своих..
Факты о будущем LKR с использованием аспекта машинного обучения
В четверг шри-ланкийская рупия стабильно закрылась на уровне 199,50 / 200,50 за недельный доллар США, хотя доходность осталась неизменной на вялом рынке, сообщили дилеры. В среду курс рупии закрылся на уровне 199,50 / 200,50 за доллар США на недельном форвардном рынке. Бандула Гуневардене, министр торговли Шри-Ланки, заявил на этой неделе парламенту, что обменный курс рупии трудно регулировать на уровне 200, и что, если ему позволят вырасти, он может достичь 300–350 уровней, исходя из..
Жизненная ценность клиента (CLTV) для маркетологов
В предыдущей статье я описал распространенные варианты использования машинного обучения , которые маркетолог может рассмотреть для персонализации опыта потребителя. В последующих статьях сегментация и отток были подробно объяснены. В этой статье я коснусь еще одного распространенного варианта использования, который маркетологи могут рассмотреть для персонализации, - ценности продолжительности жизни клиента (CLTV). Этот вариант использования позволит маркетологам ответить на следующие..
Предсказание сердечно-сосудистых заболеваний
Предсказание сердечно-сосудистых заболеваний Начиная с 20 лет сердечные заболевания становятся более распространенными среди пожилых и молодых людей. Сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной смерти среди взрослых в возрасте до 65 лет, вызывая около 18,2 миллиона смертей в год. Только в Соединенных Штатах ежегодно от сердечно-сосудистых заболеваний умирает 659 000 человек, что делает их основной причиной смерти каждого четвертого человека. По оценкам, 16,3 миллиона..