Text mining Machine Learning
Картинка анонса

Ранжирование текстов по похожести на опорные тексты при помощи модели tf-idf в реализации gensim

Бывает так, что критерии поиска текстов слишком сложны, чтобы обойтись регулярными выражениями. В таких случаях на помощь приходит ML. Если из списка текстов выбрать самый подходящий для нас, можно выяснить похожесть всех остальных текстов на этот. Похожесть(similarity) это численная мера, чем выше – тем более текст похож, поэтому при сортировке по убыванию по этому параметру мы увидим наиболее подходящие нам тексты из выборки.

Text mining Machine Learning
Картинка анонса

Ранжирование текстов по похожести на опорные тексты при помощи модели tf-idf в реализации gensim

Бывает так, что критерии поиска текстов слишком сложны, чтобы обойтись регулярными выражениями. В таких случаях на помощь приходит ML. Если из списка текстов выбрать самый подходящий для нас, можно выяснить похожесть всех остальных текстов на этот. Похожесть(similarity) это численная мера, чем выше – тем более текст похож, поэтому при сортировке по убыванию по этому параметру мы увидим наиболее подходящие нам тексты из выборки.

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

Подбор гиперпараметров ML-модели с помощью Hyperopt

В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением.

SQL Machine Learning
Картинка анонса

Машинное обучение в среде SQL Server

Проблема обработки и анализа данных, в современных условиях, стоит особо остро на фоне их всё возрастающего роста. Качественная и количественная избыточность информации способствует выходу на рынок комплексных решений. Как, например, SQL Server, о котором пойдет речь

Саморазвитие Вебинар
Картинка анонса

Вебинар: «Технологии Computer Vision. Использование нейросетей для детекции объектов.»

Нейронные сети Machine Learning
Картинка анонса

КАК МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ПОМОГАЕТ БАНКАМ В СКОРИНГЕ

Вы когда-нибудь получали отказ по заявке на кредит? Мог ли сотрудник банка несправедливо отклонить вашу заявку? А может это решение принимал и не сотрудник? Посмотрим, как алгоритмы машинного обучения могут помогать банкам в скоринговом процессе (и как не могут)

Классификация Machine Learning
Картинка анонса

Проведение разведывательного машинного обучения

Как в короткие сроки произвести анализ большого массива данных, очистить таблицы от лишней информации и подготовить датасет для обучения? В данной статье я поделюсь с вами опытом обучения модели для проведения первичной оценки на очищенном и неочищенном датасете

Графы Анализ процессов
Картинка анонса

Выпускайте GRAKN’a

Поиск возможных конфликтов интересов между сотрудниками организации с помощью GRAKN.AI. (БД в виде графа знаний, которая использует машинное мышление для упрощения задач обработки данных для приложений AI)

Загрузить ещё