Модели машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным
Модель машинного обучения – это файл, который обучен определять несколько взаимосвязей в наборе данных. Обычно мы обучаем модель с помощью алгоритма машинного обучения и используем ее для дальнейших прогнозов. Многие мощные модели машинного обучения обучены и доступны для нашего использования в виде библиотек, которые могут помочь специалисту по обработке данных быть более продуктивным. Итак, если вы хотите узнать больше о моделях машинного обучения, которые можно использовать для повышения своей производительности, эта статья для вас. В этой статье я расскажу вам о некоторых из лучших моделей машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным.
Модели машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным
PyCaret:
PyCaret – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая может автоматизировать весь процесс обучения модели машинного обучения. Если вы используете PyCaret, то можете обучить модели машинного обучения классификациям и регрессии с помощью нескольких строк кода. Каждый раз, когда вы используете эту модель, она обеспечивает производительность всех моделей машинного обучения для ваших данных, так что вы можете выбрать самую эффективную модель для решения вашей задачи. Вы можете узнать все о модели PyCaret здесь.
AutoTS:
AutoTS – еще одна модель машинного обучения, которая предоставляет функциональные возможности AutoML для прогнозирования временных рядов. Каждый раз, когда вы работаете над задачей, где выходные данные зависят от периодов, так что существует связь между периодом и меткой, которую вы хотите спрогнозировать, модель AutoTS может очень помочь. Она предоставляет вам итоговые числа с будущими датами, и это мне больше всего нравится в этой модели машинного обучения.
Многие другие модели машинного обучения предлагают те же функции, что и PyCaret и AutoTS, но они все еще не так хороши, как эти. Самое лучшее в этих моделях то, что если вы используете эти модели для своих данных, вы также можете развернуть обученные модели в производственной среде.
Резюме
Так что, на мой взгляд, PyCaret и AutoTS – самые важные модели машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным. Как новичок вы должно быть используете библиотеку scikit-learn. Это – стандартная отраслевая библиотека. Изучив реализацию алгоритмов машинного обучения с помощью scikit-learn, вы можете узнать больше о моделях PyCaret и AutoTS. Надеюсь, вам понравилась эта статья о моделях машинного обучения, которые должен знать каждый специалист по данным.
