Бинарная классификация — одна из самых распространённых задач машинного обучения, встречающаяся во множестве прикладных областей.
Однако, на практике цель таких задач часто выходит за рамки простого предсказания класса. Гораздо более важным оказывается умение модели оценить вероятность принадлежности объекта к тому или иному классу. Иными словами, нас интересует не только, какой класс выбрать, но и с какой вероятностью это решение принято.
В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора.
В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера?
У тех, кому требуется правильная цветопередача на мониторе, возникает задача выбора способа достижения такой цветопередачи.
