Разработка на базе алгоритмов машинного обучения

Машинное обучение — область искусственного интеллекта, в которой подсистемы запрограммированы на получение исторических данных и формировании результатов, которые можно использовать для принятия решений.

Классическими задачами машинного обучения являются:

  • Классификация.
  • Кластеризация.
  • Регрессия ( аппроксимация).
  • Уменьшение размерности.
  • Обучение отображению.
  • Обучение метрики.
  • Обучение ранжированию.

При решении задач заказчика мы можем использовать различные методологии, связанные со сбором и обучением. В процессе работы мы определяем особенности тех или иных наборов данных и сразу отдаем их на обучение, либо проводим предварительное трансформирование данные для получения нужного формата. Поэтому, иногда требуется время и эксперимент для определения того, какой метод лучше. Отсюда, мы предлагаем следующую схему работы:

  1. Начать работу с простым алгоритмом с небольшим множеством данных.
  2. Обрисовать обучающие характеристики, для того чтобы увидеть как это работает и, если необходимо, использовать больше данных.
  3. Выполнить анализ ошибок и определить паттерн, который позволит улучшить алгоритм.

При работе с машинным обучением мы используем языки R и Python, а также библиотеки и инструменты:

  • Tenzor Flow.
  • Scikit-Learn
  • Pandas
  • SVM
  • IBM Watson
  • и другие.

 

Напишите нам!

Мы ответим в течение 2 часов