TensorFlow serving –сервер для развертывания TensorFlow - моделей нейронных сетей с поддержкой батчинга, версионности, обработки параллельных запросов. TensorFlow Serving - серверная архитектура для развёртывания и обслуживания моделей ML в продуктивной среде. TensorFlow Serving делает легким процесс развертывания новых алгоритмов и экспериментов, при сохранении той же серверной архитектуры и API. TensorFlow...
Scikit-learn (Sklearn) – это библиотека с реализацией целого ряда алгоритмов для обучения с учителем (Supervised Learning) и обучения без учителя (Unsupervised Learning) через интерфейс для языка программирования Python. Scikit-learn построена на основе SciPy (Scientific Python). Кроме того Sklearn имеет следующие зависимости: NumPy: расширение языка Python, добавляющее поддержку больших многомерных массивов и матриц,...
Segmentation image – технология, связанная с компьютерным зрением (computer vision) и обработкой изображений, заключающаяся в обнаружении объектов определенных классов на цифровых изображениях и видео. Причем, обнаружение объектов заключается в определении класса (раскраска) каждого пикселя на цифровом изображении или на каждом кадре видеопотока. Пример кода вы можете посмотреть на GitHub MachineLearningIsEasy...
Object detection – технология, связанная с компьютерным зрением (computer vision) и обработкой изображений, заключающаяся в обнаружении объектов определенных классов на цифровых изображениях и видео. Причем, обнаружение объектов заключается в определении границ объекта на цифровом изображении или видео. В качестве примера мы можем использовать открытую программную библиотеку для машинного обучения TensorFlow, разработанную...
Data Science – это наука о данных, объединяющая разные области знаний: информатику, математику и системный анализ. Сюда входят методы обработки больших данных (Big Data), интеллектуального анализа данных (Data Mining), статистические методы, методы искусственного интеллекта, в т.ч машинное обучение (Machine Learning). DS включает методы проектирования и разработки баз данных и прикладного...
CRISP-DM (от английского Cross-Industry Standard Process for Data Mining) — межотраслевой стандартный процесс исследования данных. Это проверенная в промышленности и наиболее распространённая методология, первая версия которой была представлена в Брюсселе в марте 1999 года, а пошаговая инструкция опубликована в 2000 году [1]. CRISP-DM описывает жизненный цикл исследования данных, состоящий из...
Мультиколлинеарность — корреляция независимых переменных [1], которая затрудняет оценку и анализ общего результата [2]. Когда независимые переменные коррелируют друг с другом, говорят о возникновении мультиколлинеарности. В машинном обучении (Machine Learning) мультиколлинеарность может стать причиной переобучаемости модели, что приведет к неверному результату [3]. Кроме того, избыточные коэффициенты увеличивают сложность модели машинного...
Machine learning - множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить задачу не прямым способом, а на основе поиска закономерностей в разнообразных входных данных. Что такое Machine Learning Общий термин «Machine Learning» или «машинное обучение» обозначает множество математических, статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, способных решить...
Data Mining - процесс поиска в сырых необработанных данных интересных, неизвестных, нетривиальных взаимосвязей и полезных знаний, позволяющих интерпретировать и применять результаты для принятия решений в любых сферах человеческой деятельности. Представляет собой совокупность методов визуализации, классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. Дополнительно о...
LTV (Lifetime Value) — это совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним. Увеличивается при уменьшении уровня оттока клиентов (Churn Rate). Каждая компания стремится увеличить LTV, удерживая клиента с помощью различных мер повышения лояльности (скидки, акции, подарки и пр.), т.к. привлечение нового пользователя обходится в 8-10...