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スキットラーンチュートリアル:モジュール2
「Pythonの科学スタック(NumPy、Matplotlib、SciPy、Pandas、Seaborn)で遊んで数年、次のステップはscikit-learn、または「sklearn」であることは明らかになりましたこの2番目のモジュール...」
エアライン事業で情報とモデルを明らかにして、明らかにスムースに動作するようにモニターする
イントロダクション 訓練と評価でパフォーマンスの良いモデルが、本番環境で悪化するという挫折感を経験したことがありますか?これは本番フェーズでよくある課題ですが、そこでEvidently.aiという素晴らしいオープンソースのツールが登場し、私たちのMLモデルを観察可能にして監視しやすくします。このガイドでは、本番環境でのデータとモデルのパフォーマンスの変化の背後にある理由と、実装するために必要なアクションについて取り上げます。また、このツールをStreamlit予測アプリと統合する方法も学びます。素晴らしい旅を始めましょう。 この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。 必要な前提条件 1) リポジトリのクローン git clone "https://github.com/VishalKumar-S/Flight-Delay-Prediction-and-live-Monitoring-with-Azure-Evidently-and-Streamlit-with-MVC-Architecture.git" 2) 仮想環境の作成とアクティベート # 仮想環境を作成するpython3 -m venv venv# プロジェクトフォルダで仮想環境をアクティベートするsource venv/bin/activate # このコマンドはrequirements.txtファイルにリストされているPythonパッケージをインストールします。pip install -r requirements.txt 4)…
スキーラーンチュートリアル:モジュール1
「Pythonの科学的なスタック(NumPy、Matplotlib、SciPy、Pandas、Seaborn)と数年間遊んだ後、次のステップがscikit-learnまたは「sklearn」だということが明らかになりましたMLの中でも最も人気のあるフレームワークの1つであり、機械学習の様々なテクニックとアルゴリズムを提供します...」
複雑さを解き明かす:ノイズ導入を用いたマニフォールド学習への革新的アプローチ
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