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...
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...
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...
Case Based Reasoning (CBR) - метод решения проблем рассуждением по аналогии, путем предположения на основе подобных случаев (прецедентов). Это способ решения проблем на основе уже известных решений, который широко применяется во всех областях деятельности. Например, в бизнес-анализе такое сопоставление с эталоном, целенаправленный поиск и внедрение лучших практик со стороны называется...
Прогнозирование направлено на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе исторических данных, т.е. анализа его состояния в прошлом и настоящем. Таким образом, решение задачи прогнозирования требует некоторой обучающей выборки данных.
Искусственная классификация - разделение объектов по внешнему признаку для придания множеству исследуемых предметов (процессов, явлений) нужного порядка. Вообще в Data Mining, Data Science и машинном обучении (Machine Learning) в частности, искусственная классификация используется в рамках подготовки данных к моделированию, на этапе формирования датасета. Например, Data Scientist может заниматься искусственной классификацией...
Точность распознавания - это отношение объектов, правильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении. Точность распознавания может оцениваться с помощью матрицы ошибок (confusion matrix), о которой мы рассказываем здесь на примере оценки эффективности прогнозирования спроса с помощью Machine Learning.
Классификация - системное распределение изучаемых предметов, явлений, процессов по родам, видам, типам, по каким-либо существенным признакам для удобства их исследования; группировка исходных понятий и расположение их в определенном порядке, отражающем степень этого сходства.
Машинное обучение (Machine Learning) — класс методов искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться
Естественная классификация - разделение (или, наоборот, группировка) предметов и явлений по существенным признакам, характеризующим их внутреннюю общность. В отличие от искусственной классификации, которая сосредоточена на внешних признаках, естественная больше ориентируется на внутреннее содержание исследуемого предмета. В частности, группировка предмета со схожими по сути (овощи, посуда, техника) - это естественная классификация....
отношение объектов, неправильно классифицированных в процессе обучения, к общему количеству объектов набора данных, которые принимали участие в обучении