Привет, Habr! Сегодня расскажу, как с помощью машинного обучения можно проанализировать рынок недвижимости. На примере Липецка я использовал алгоритм k-средних (KMeans), чтобы провести кластеризацию стоимости квартир. Поделюсь подходом, инструментами и результатами. Поехали! 🚀
Анализ цен на недвижимость помогает:
выявить ценовые тренды;
принять стратегические решения в сфере недвижимости;
лучше понять рынок, чтобы сделать выгодную сделку.
Привет! Меня зовут Кирилл Воронин, я data scientist в Doubletapp. В статье расскажу вам, как мы автоматизировали рутинные процессы отсмотра и сверки документов для допуска подрядчиков к тендерам.
Читать полностью »
В то время как языковые модели все лучше справляются с такими задачами, как написание стихов и электронных писем, Джампер надеется увидеть эру, когда ИИ будет решать проблемы, которые люди никогда не смогут решить самостоятельно.
В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании.
В этой статье будет кратко описана концепция пространственного искусcтвенного интеллекта, автором которой является Фей-Фей Ли-одна из ведущих мировых исследователей в области ИИ. Затем будут приведены высказывани на эту тему Яна Лекуна и других ученых. Во второй части будут приведены практические примеры использования концепции пространственного ИИ. И наконец попробуем абстрактно описать теорию и практику применения данной концепции без использования IT-терминологии.
В начале пару слов об авторе концепции пространственного ИИ.
Фэй-Фэй ЛиЧитать полностью »
ВВЕДЕНИЕ
МЕТОДЫ
⠀⠀1. Единственная отложенная выборка
⠀⠀⠀⠀⠀1.1. Модели действительно разные?
⠀⠀⠀⠀⠀1.2. Отличается ли качество моделей?
⠀⠀⠀⠀⠀1.3. Есть ли разница в информативности моделей?
⠀⠀2. Итеративное семплирование
⠀⠀⠀⠀⠀2.1. Отличается ли качество моделей?
⠀⠀⠀⠀⠀2.2. Есть ли разница в информативности моделей?
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Дорогие читатели, надеюсь данная статья будет для Вас интересной и практически полезной, а также сумеет привлечь вас к активному обсуждению!
0. Предисловие
Разбираем статью итальянских коллег 2014г. Gianluca Baio & Marta Blangiardo "Bayesian hierarchical model for the prediction of football results".
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Привет! Меня зовут Антон Моргунов, я инженер МО в «Базис.Центре» и программный эксперт курса «Инженер машинного обучения» в Яндекс Практикуме. В этой статье я расскажу, что такое машинное обучение, чем занимается инженер МО, какие навыки и компетенции ему пригодятся, а также в каких компаниях востребован этот специалист. А в конце дам пару советов для начинающих инженеров МО.
