На нашем сайте вы можете читать онлайн «Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Бизнес-книги, О бизнесе популярно, Инновации в бизнесе. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик

Автор
Дата выхода
08 сентября 2023
Краткое содержание книги Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Алексей Михнин) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик
Алексей Михнин
В данной книге рассматриваются метрики качества моделей машинного обучения, обеспечивая понимание их выбора, интерпретации и применения. Описываются различные метрики, их особенности и применение в задачах машинного обучения. Книга содержит практические примеры использования метрик для наглядности. Она будет полезна специалистам в области машинного обучения, бизнес-аналитикам и новичкам, желающим освоить оценку качества моделей и принимать обоснованные решения на основе анализа результатов моделирования.
Алексей Михнин
Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и применение метрик
Введение
Машинное обучение становится все более важным инструментом в разнообразных отраслях, от медицины и финансов до транспорта и производства. В связи с растущей популярностью машинного обучения, все больше внимания уделяется оценке качества моделей, основанных на этом подходе.
Выбор и интерпретация метрик может быть сложным процессом, особенно для тех, кто только начинает изучать машинное обучение. В данной книге мы стремимся объяснить сложные аспекты на доступном языке, чтобы помочь вам лучше понять, как выбирать, интерпретировать и применять метрики качества моделей машинного обучения.
В этой книге вы узнаете о разных метриках качества модели, их особенностях, применении в разных задачах машинного обучения и их интерпретации. Мы также предоставим практические примеры использования метрик для лучшего понимания их работы в реальных условиях.
Мы надеемся, что эта книга станет полезным ресурсом для тех, кто хочет углубить свои знания о выборе и применении метрик для оценки качества моделей машинного обучения.








