Pull to refresh

Comments 4

Спасибо за статью, очень интересно и познавательно будет для новичков в машинном обучении. Но опять же для серьезных специалистов использовать всю эту красоту несерьезно. Нужно поподробнее посмотреть документацию, каким образом здесь организована регуляризация и корректность векторизации алгоритмов ML. Все-таки пока по старинке работаю со связкой с MATLAB, но облачный концепт безусловно круто, посмотрим, что будет дальше. А математику все-таки учите, так как без базовых понятий векторной алгебры и функций нескольких переменных понимать основы алгоритмов ML невозможно.
Почему же, можно использовать. Если загружать уже почищенные и обработанные данные, то достаточно удобно перебирать и сравнивать модели. Хотя громоздкость и негибкость, конечно, убивают.
Забавно, что посмотреть предсказание уже натренированной модели можно только через веб сервис. Результатом эксперимента получается такой black box, который вроде бы выдавал на тесте хороший результат. Крайне забавно, что посмотреть саму модель невозможно.
Визуализация переменных вроде бы удобна, но посмотреть что то кроме того, что оно показывает невозможно. Это не считая того, что если у вас много переменных, то вы их вообще не увидите, показывает только первые 100. Работа со скриптами на R крайне не удобна по сравнению с Rstudio. Разгадка полученной ошибки превращается в увлекательный квест, хелп предельно краток, поиск по форуму выдает пару тройку тем с маловразумительными ответами. Но может быть не те вопросы искал)
Предсказать, кстати, можно только 1 переменную. И забудьте про циклы, их не существует.
Вывод: для исследовательской работы инструмент бесполезен. Что с ним делать новичку тоже не очень представляю. Единственный способ использования — создание веб сервиса.
Единственный способ использования — создание веб сервиса.
Да, веб-сервис удобнее сразу и в R делать или через jug или на shiny.
Спасибо за статью. А как вы retrain model процесс?
Sign up to leave a comment.