Изучение науки о данных с Rakamin Bootcamp: мой опыт и финальный проект Как человек, который всегда рад работать с технологиями, я был очень рад присоединиться к учебному лагерю по науке о данных Академии Ракамина, чтобы углубить свои знания и навыки в этой области. В этом посте я хотел бы поделиться своим опытом буткемпа и моим финальным проектом, в котором я и моя команда применили наши знания для решения реальной проблемы. Учебный курс Rakamin охватил широкий спектр практических..

ML еще никогда не был таким простым! Что, если бы вы могли создать достаточно хорошую модель машинного обучения на Python с очень небольшим количеством строк кода и удивительной простотой? Что если я скажу вам, что все это делает Pycaret для Python? В этой статье мы будем использовать Pycaret для создания модели с нуля всего за несколько шагов. Весь используемый код доступен в этом Блокноте Google Colab , и вы можете воспроизвести те же шаги онлайн через него — настройка не..

Бинарная классификация В моем предыдущем посте Машинное обучение в SQL с использованием PyCaret 1.0 подробно рассказывалось об интеграции PyCaret с SQL Server . В этой статье я предоставлю пошаговые инструкции по обучению и развертыванию модели классификации контролируемого машинного обучения в SQL Server с использованием PyCaret 2.0 (PyCaret - это библиотека ML с низким уровнем кода в Python) . О чем будет рассказано в этой статье: 1. Как загрузить данные в..

Развертывание проекта последнего года за считанные минуты Вы на последнем году обучения в бакалавриате, и ваша презентация на заключительном году обучения должна пройти примерно через 5 дней? В отчаянии вы берете этот набор данных Kaggle (который, возможно, отправил вам ваш друг? Я не знаю), чтобы получить эту симпатичную 90% -ную точность. Но вы по сути застряли на шаге 0, какую модель использовать? Поверьте, я был там. Ваш инстинкт? Сразу же вы начинаете гуглить «Как выбрать..

Мнение Каждый специалист по данным должен использовать PyCaret Вот почему ... универсальный магазин для машинного обучения Оглавление Вступление Импорт библиотек и чтение данных Установка параметров модели Сравнение алгоритмов машинного обучения Создание, интерпретация и прогнозирование окончательной модели Резюме использованная литература Вступление В то время как в прошлом специалистам по обработке данных приходилось использовать довольно много кода для тестирования,..