Статья описывает методы обучения с использованием SVM, включая классификацию и регрессию.

Она объясняет основные параметры моделей SVM, их применение для линейных и нелинейных данных, а также методы оптимизации и выбора гиперпараметров для улучшения точности модели.

https://scikit-learn.ru/stable/modules/svm.html

📌 Статья представляет основные библиотеки Python для машинного обучения, включая NumPy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM и CatBoost.

Также упоминаются библиотеки для нейросетей (PyTorch, TensorFlow) и обработки данных (NLTK, OpenCV).

От экспертов даны рекомендации для начинающих по последовательности шагов в изучении машинного обучения.

⚡️Статья описывает процесс создания датасета для ML,  начиная с сбора данных через краудсорсинг и заканчивая их очисткой и аннотированием.

Особое внимание уделяется рекомендациям по увеличению объема данных, балансировке классов и соблюдению этических норм.

🖇 Статья вводит в N-shot и zero-shot learning с использованием Python, обсуждая вызовы обучения сложных моделей на больших наборах данных и то, как трансферное обучение может

🫧 Предоставляет примеры применения zero-shot learning для задач классификации текста и распознавания именованных сущностей (NER) с использованием модели TARS. Также рассматривается one-shot learning с использованием Siamese Networks и набора данных MNIST в Keras.

🔖Акцент делается на демонстрации того, как эти техники предоставляют решения в сценариях с ограниченным или отсутствующим размеченным объемом данных.

🔵В статье рассматриваются потенциальные области применения, процессы прогнозирования и валидации, шаги по построению и обучению forest-based forecast, выявление выбросов во временных рядах, результаты работы инструмента, оптимальные методы и ограничения.

😑В статье рассматриваются темы, такие как исследование шаблонов пропущенных данных, выбор вспомогательных переменных, определение количества восполнений.

😠 Статья отвечает на вопросы о видах механизмов пропущенных данных, шагах множественного восполнения, значимости вспомогательных переменных и соображениях при выборе количества восполнений.