Разработка моделей машинного обучения — различия между версиями
Материал из m6a
Vshpagin (обсуждение | вклад) (Новая страница: «==Назначение== ==Использование== ==Уровни== ==Сервисы== ==Состав== ИТ услуги») |
Vshpagin (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
==Назначение== | ==Назначение== | ||
| + | Создание математических моделей, способных обучаться на данных и использовать полученные знания для решения задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование и другие. | ||
==Использование== | ==Использование== | ||
| + | * Автоматизация принятия решений. | ||
| + | * Прогнозирование спроса. | ||
| + | * Персонализация рекомендаций. | ||
| + | * Выявление мошеннических операций. | ||
| + | * Анализ изображений и видео. | ||
| + | * Обработка естественного языка. | ||
==Уровни== | ==Уровни== | ||
| + | * Анализ данных: изучение данных, определение их структуры и свойств, выявление закономерностей и аномалий. | ||
| + | * Выбор алгоритма: выбор наиболее подходящего алгоритма машинного обучения для решения конкретной задачи. | ||
| + | * Обучение модели: обучение выбранного алгоритма на данных. | ||
| + | * Оценка модели: оценка качества обученной модели и ее способности решать поставленную задачу. | ||
| + | * Развертывание модели: интеграция обученной модели в приложение или систему. | ||
| + | * Мониторинг модели: мониторинг работы модели и ее переобучение при необходимости. | ||
==Сервисы== | ==Сервисы== | ||
| + | * Анализ данных. | ||
| + | * Разработка моделей машинного обучения. | ||
| + | * Развертывание моделей машинного обучения. | ||
| + | * Поддержка и сопровождение моделей машинного обучения. | ||
==Состав== | ==Состав== | ||
| + | * Data Scientists. | ||
| + | * Разработчики ПО. | ||
| + | * Инженеры машинного обучения. | ||
| + | * Документация. | ||
[[Category:ИТ услуги|ИТ услуги]] | [[Category:ИТ услуги|ИТ услуги]] | ||
Текущая версия на 12:24, 9 марта 2025
Содержание
Назначение
Создание математических моделей, способных обучаться на данных и использовать полученные знания для решения задач, таких как классификация, регрессия, кластеризация, прогнозирование и другие.
Использование
- Автоматизация принятия решений.
- Прогнозирование спроса.
- Персонализация рекомендаций.
- Выявление мошеннических операций.
- Анализ изображений и видео.
- Обработка естественного языка.
Уровни
- Анализ данных: изучение данных, определение их структуры и свойств, выявление закономерностей и аномалий.
- Выбор алгоритма: выбор наиболее подходящего алгоритма машинного обучения для решения конкретной задачи.
- Обучение модели: обучение выбранного алгоритма на данных.
- Оценка модели: оценка качества обученной модели и ее способности решать поставленную задачу.
- Развертывание модели: интеграция обученной модели в приложение или систему.
- Мониторинг модели: мониторинг работы модели и ее переобучение при необходимости.
Сервисы
- Анализ данных.
- Разработка моделей машинного обучения.
- Развертывание моделей машинного обучения.
- Поддержка и сопровождение моделей машинного обучения.
Состав
- Data Scientists.
- Разработчики ПО.
- Инженеры машинного обучения.
- Документация.
