Аудит является неотъемлемой частью бизнес-практики, обеспечивая независимую оценку финансовой отчетности и процессов в организации. Аудиторы полагаются на опыт и статистическую выборку для ручной проверки сотен документов и свидетель-ств, определения сильных сторон и углубленного анализа организационных процедур и транзакций. Однако этот ручной процесс превратил аудит в трудоемкую и ресурсоемкую деятельность.

Сегодня я расскажу, как с помощью библиотеки ML Tuning осуществить подбор гиперпараметров модели GBTRegressor в PySpark

В повседневной жизни можно столкнуться с вопросом взаимосвязи двух или нескольких параметров – какая вероятностная связь присутствует в тех или иных условиях. Расскажу о подготовке данных к статистическому анализу, разберу два способа анализа данных с помощью библиотеки машинного обучения sklearn.

Коэффициент Джини, кривая Лоренца, TPR и FPR– одни из самых популярных атрибутов экономических задач, решаемых с помощью ML. Все они используются для оценки качества модели и, так или иначе, связаны друг с другом. Предлагаю вспомнить, как они рассчитываются

Наверняка у каждого хотя бы раз было такое желание, чтоб написать комментарий и получить массу лайков за него. Но тут возникает вопрос: а что нужно написать, чтобы получить максимальное количество лайков? И для этого можно использовать машинное обучение!

При построении нейронных сетей перед нами часто встаёт вопрос правильного выбора функции потерь, используемой для формирования соответствий между входными и выходными параметрами. В рамках данной статьи мы рассмотрим три функции потерь для нейросетей, решающих регрессионные задачи.