В этом блоге было уже много постов про разные частные случаи ансамблей. Теперь просто их общая систематизация (точнее, вступительная часть в повествовании про ансамблирование), в результате которой получится самый подробный обзор про ансамблирование в рунете;)
Поговорим о приёмах, которые я всегда называл «подменой задачи», поскольку вместо исходной задачи машинного обучения здесь решается другая задача (с модифицированными данными и другим целевым вектором) с целью анализа данных и улучшения качества решения исходной задачи. В западных источниках некоторые описанные приёмы называются специальными терминами, например, Adversarial Validation, но на русский они всё равно плохо переводятся, поэтому, как я называю с 2010 года – «подмена задачи». Для понимания материала нужно знать постановку задачи машинного обучения и основные термины.
Сегодня поговорим о нескольких «околоаналитических» темах, которые обычно не затрагивают в учебных курсах по аналитике (бизнес- или ML-), поскольку они совсем не о математике, а больше о психологии. Но их знание не менее важно, чем знание современных методов решения задач, поскольку часто с «хорошим» решением потом нечего делать.
Сегодня будет сделанный с любовью обзор функций ошибок и функционалов качества в задачах регрессии.
Давненько я не публиковал никаких тестов… итак, новый провокационный шедевр: «странный тест по машинному обучению». Нельзя сказать, что он проверяет какие-то фундаментальные знания, но со всеми вопросами, которые в нём присутствуют, порядочный человек, вращающийся в DS-среде, сталкивается.
Машинное обучение, в основном, отвечает на вопросы КАКАЯ(ОЙ) / КТО(ЧТО) / СКОЛЬКО? «Что изображено?», «какая будет цена акции?» и т.п. Самый естественный следующий человеческий вопрос: ПОЧЕМУ? Кроме ответа чёрного ящика (будь то бустинг или нейросеть), нам хотелось бы получить аргументацию этого ответа… Ниже представляю обзор проблематики интерпретации (это одна из тем, которая есть в моём курсе для магистров ММП ВМК МГУ, и которой не уделяется время в любом другом курсе по машинному обучению и анализу данных).
В этом посте расскажем о формуле Байеса и её применении в машинном обучении. С этого года я буду читать много всяких новых курсов, в том числе, потоковый курс по «Машинному обучению и анализу данных» на факультете ВМК МГУ. Поэтому сейчас пребываю в поисках правильных формы/объёма/манеры подачи материала (чтобы не сильно лезть в теорию, но дать представление, зачем теория нужна). Постарался сделать максимально доступно, но предварительные знания по терверу нужны…
