Конструирование признаков.

Советы по эффективному обучению ML-моделей

В ML-проектах достижение оптимальной эффективности моделей требует внимания к различным этапам процесса обучения. Но, прежде чем заниматься техническими аспектами обучения моделей, важно правильно описать решаемую задачу, важно понять особенности среды, в которой существует эта задача, важно хорошо проанализировать имеющийся набор данных.

Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100