Тэг
data science
01.
Кросс-валидация в машинном обучении: полное руководство по надежной оценке моделей ИИ
Подробный разбор кросс-валидации в машинном обучении от Сергея Багрова. Пятиэтапная схема, групповые фолды, защита от утечек данных и правильная оценка точности моделей ИИ.
Читать далее
02.
Ускорение машинного обучения на GPU с помощью NVIDIA cuML и RAPIDS: практическое руководство
Разбираем экосистему NVIDIA RAPIDS и библиотеку cuML: от бесшовного ускорения сриптов scikit-learn без изменения кода до работы с нативным GPU-API, снижения размерности, быстрой инференс-библиотеки FIL и оценки важности признаков SHAP.
Читать далее
03.
Как устроен RBF SVM: глубокий разбор математики, ядра Гаусса и алгоритма SMO
Детальный разбор метода RBF SVM: от линейной алгебры и условий ККТ до теоремы Мерсера, алгоритма SMO и реального бенчмарка.
Читать далее
04.
Подготовка датасета для офлайн-оценки рекомендательных моделей: практическое руководство и аудит с SplitLight
Полный разбор нюансов предобработки и временного разбиения данных при обучении рекомендательных алгоритмов. Практический чек-лист и обзор возможностей утилиты SplitLight.
Читать далее
01.
