ПЗАД2020. Лекция 17. Генерация признаков (часть 2)

preview_player
Показать описание
  1. Alexander D'yakonov
  2. машинное обучение
  3. анализ данных
  4. соревнование
  5. бизнес
  6. kaggle
Рекомендации по теме
ПЗАД2020. Лекция 17. 1:18:49

ПЗАД2020. Лекция 17. Генерация признаков (часть 2)

ПЗАД2020. Лекция 16. 1:33:55

ПЗАД2020. Лекция 16. Генерация признаков (часть 1)

ММО. Лекция 4. 1:08:54

ММО. Лекция 4. Кодирование категориальных признаков, нормализация числовых признаков. 10.03.2023...

Лекция 06. Генерация 1:11:45

Лекция 06. Генерация признаков

Лекция по курсу 2:46:08

Лекция по курсу ММО - 24.02.2021, Библиотеки обработки данных. Кодирование категориальных признаков....

#39. Усечение (prunning) 0:14:59

#39. Усечение (prunning) дерева, обработка пропусков и категориальных признаков | Машинное обучение...

Лекция по курсу 1:28:57

Лекция по курсу ТМО - 03.03.2021, обработка пропусков, категориальные признаки, масштабирование...

ПЗАД2020. Лекция 1. 1:26:01

ПЗАД2020. Лекция 1. Введение

BAGGING, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, 0:44:41

BAGGING, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, РАЗЛОЖЕНИЕ ОШИБКИ НА СМЕЩЕНИЕ(BIAS) И РАЗБРОС(VARIANCE). лекция без вопросов...

BAGGING, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, 1:00:58

BAGGING, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, РАЗЛОЖЕНИЕ ОШИБКИ НА СМЕЩЕНИЕ (BIAS) И РАЗБРОС (VARIANCE). полная лекция...

ПЗАД2020. Семинар 1. 3:19:04

ПЗАД2020. Семинар 1. Визуализация реальных данных

Машинное обучение. Семинар 1:11:30

Машинное обучение. Семинар 7. Shap values

ПЗАД2020. Лекция 5. 1:57:34

ПЗАД2020. Лекция 5. Игра 'Что изображено?'

ПЗАД2020. Лекция 26. 2:10:36

ПЗАД2020. Лекция 26. Градиентный бустинг

Математические основы машинного 0:52:58

Математические основы машинного обучения. Семинар 8.

Подготовка (pre-processing) данных 0:13:01

Подготовка (pre-processing) данных

Разведывательный анализ данных 1:19:38

Разведывательный анализ данных (EDA)

Выбор свойств (feature 1:17:10

Выбор свойств (feature selection)

Градиентный бустинг с 0:15:24

Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science

Лекция 9. Кейс: 1:14:41

Лекция 9. Кейс: подготовка данных для анализа

5.2. Загрузка и 0:23:29

5.2. Загрузка и первичная обработка исходных данных

Нужна ли визуализация 0:13:13

Нужна ли визуализация отклика нейронной сети на практике?...

Психоанализ. Мультимедийные лекции 4:17:24

Психоанализ. Мультимедийные лекции Фрейда

Вводный стрим по 1:11:32

Вводный стрим по xgboost

Комментарии
Автор

Получается, что в векторизации транзакций и клиентов можно попробовать использовать эмбединги из трансформеров ? Да и по сути архитектуры генеративных моделей для предсказаний следующих шагов цепочки, например параметры следующей транзакции ?

mind-set
Автор

А как увеличивать масштаб визуализации, в конце про точек?

doniyordjon_pro