Vendetta
Администратор
- Регистрация
- 16 Сен 2015
- Сообщения
- 240.511
- Реакции
- 426.072
Складчина: [ДМК] Конформное прогнозирование в Python [Манохин В., Груздев А.В.]
Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего управлять неопределенностью в различных задачах машинного обучения. Вы узнаете, как конформное прогнозирование создает точно откалиброванные прогнозные интервалы для регрессии и решает задачи прогнозирования временных рядов и несбалансированных данных. Практические примеры на Python, а также использование реальных наборов данных, экспертных рекомендаций и открытых библиотек обеспечат вам глубокое понимание этого подхода.
В числе рассматриваемых тем:
основные концепции и принципы конформного прогнозирования;
отличие конформного прогнозирования от традиционных методов машинного обучения;
конформное прогнозирование для несбалансированных наборов данных и многоклассовой классификации;
передовые методы измерения и управления неопределенностью в промышленных задачах;
конформный подход к оценке неопределенности в прогнозировании и NLP.
Издание предназначено специалистам по data science, инженерам по машинному обучению, ученым и всем, кто хочет улучшить свои навыки в области количественной оценки неопределенности в МО.
Для изучения материала понадобятся базовые знаниями в области машинного обучения и программирования на Python.
Издание: Цветное
Оригинальное название: Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python
Оригинальный правообладатель: Packt
Автор: Манохин В., Груздев А.В.
Объем, стр: ~350
ISBN: 978-5-93700-341-6
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СКАЧАТЬ КУРСЫ
Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего управлять неопределенностью в различных задачах машинного обучения. Вы узнаете, как конформное прогнозирование создает точно откалиброванные прогнозные интервалы для регрессии и решает задачи прогнозирования временных рядов и несбалансированных данных. Практические примеры на Python, а также использование реальных наборов данных, экспертных рекомендаций и открытых библиотек обеспечат вам глубокое понимание этого подхода.
В числе рассматриваемых тем:
основные концепции и принципы конформного прогнозирования;
отличие конформного прогнозирования от традиционных методов машинного обучения;
конформное прогнозирование для несбалансированных наборов данных и многоклассовой классификации;
передовые методы измерения и управления неопределенностью в промышленных задачах;
конформный подход к оценке неопределенности в прогнозировании и NLP.
Издание предназначено специалистам по data science, инженерам по машинному обучению, ученым и всем, кто хочет улучшить свои навыки в области количественной оценки неопределенности в МО.
Для изучения материала понадобятся базовые знаниями в области машинного обучения и программирования на Python.
Издание: Цветное
Оригинальное название: Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python
Оригинальный правообладатель: Packt
Автор: Манохин В., Груздев А.В.
Объем, стр: ~350
ISBN: 978-5-93700-341-6
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СКАЧАТЬ КУРСЫ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Памятка на 2027 год [Юлия Бальсина]
- Интерактивная карта по Алма-Ате с точными координатами мест 2026 [TravelAsk]
- HealthCoaching [Лариса Сотникова, Ника Виардо]
- [ДМК] Инженерия контекста [Роман Душкин]
- [Выкройки] Толстовка Бетта. Размер 42-50. Рост 164 [ЛекаМаркет]
- [Вязание] Мастер-класс по вязанию спицами юбки Поли [Юлия Имукина]
- Окно в Прованс [Тариф Самостоятельный] [Artclass] [Михаил Мишинский]
- Управление командой [Альфа Курс] [Елена Биткина, Марат Исмагулов]