机器学习模型是一种预设了算法的智能文件,可以学习特定模式的数据集,并从中提取洞见,作出预测。在创建 ML 模型时,您需定义想要获得的答案,并设置模型的工作和学习参数。 当ML 模型开始处理新数据时,您就可以获得可操作的洞见。此类模型还被用于未设已知目标的大范围数据 — 凭借其利用模式的能力,它们可以处理随机数...
mlmodel格式具有一种分层结构,旨在清晰地表示机器学习模型的不同组件。整体上,它包含模型的元数据(Metadata)、模型的描述(Description)以及模型的参数(Parameters)。 元数据(Metadata) 版本信息:包含mlmodel格式本身的版本号。这有助于确保模型在不同版本的Core ML框架下能够正确地被解析和执行。例如,如果某个功能在新...
SHAP构建一个加性的解释模型,所有的特征都视为“贡献者”。 SHapley:代表对每个样本中的每一个特征变量,都计算Shapley Value; Additive:代表对每一个样本而言,特征变量对应的shapley value是可加的; exPlanation:代表对单个样本的解释,即每个特征变量是如何影响模型的预测值。 SHAP的应用方向有很多,比如...
上下文长度达到 8k，Transformer 在每种模型尺寸下的困惑度依旧表现不错，但由于 FLOPs 成本的原因，已不具竞争力。上图结果展示了将 TTT 层从 Mamba 主干网络切换到 Transformer 主干网络的影响。研究者假设，当序列建模层的隐藏状态表现力较低时，Mamba 主干网络中的时序卷积更有帮助。线性模型的表现力低于 MLP，因...
在无监督模块中的 tune_model 函数，比如 pycaret.nlp,pycaret.clustering 和 pycaret.anomaly 可以和监督模块结合使用。举例而言，通过评估监督 ML 模型中的目标或者损失函数，PyCaret 的 NLP 模块可以用来调整准确度或 R2 等指标的数值。 模型集成 ensemble_model 函数用于集成训练好的模型。它只需要一个参数，即训练...
本文列出了用于模型部署的最佳工具。 帮助你扩展和管理机器学习生命周期的所有要素,包括服务、监控和管理 API 端点。 1、Seldon.io Seldon.io提供 Seldon 核心,这是一个开源框架。 该框架简化并加速了 ML 模型部署。Seldon 处理和服务在任何其他开源 ML 框架中构建的模型。 ML 模型部署在 Kubernetes 中。 随着它与...
1信贷风险评估：利用ML模型对借款人的信用历史、资产负债表、经营状况等信息进行分析，预测借款人的违约概率，从而做出合理的信贷决策。2异常检测：通过构建ML模型，监测交易行为中的异常情况，如欺诈、洗钱等行为。ML模型能够实时分析大量交易数据，发现异常行为，提高金融系统的安全性。3市场风险管理：利用ML模型预测股票...
每天一个ml模型——支持向量机 该系列的宗旨为:少公式,简洁化,掌握核心思想,面向对机器学习感兴趣的朋友。 ps:主要源自李航《统计学习方法》以及周志华《机器学习》,水平所限,望大牛们批评指正。 支持向量机(support vector machines,SVM):二类分类 模型特点:分离超平面,核技巧...
不管构建什么样的统计或ML模型，我们都以开发数据集作为开始。将该数据集分为两部分：训练和测试。保留测试数据集，并使用训练数据集训练模型。一旦模型准备好进行预测，就可以尝试对测试数据集进行预测。将结果分为类似上图所示的矩阵，就可以看到模型预测正确或错误的数量。我们使用测试数据集中的数字填充以下4个单元...
人机回圈（Human-in-the-loop，HITL）是人工智能的一个分支，它利用人类和机器智能来创建机器学习模型。从本质上讲，人机回圈将自动化的问题重新定义为了人机交互（Human-Computer Interaction，HCI）设计问题。本文选择了三篇不同领域的研究论文简述人机回圈的应用。 一直以来，人们致力于使用 AI、ML 实现各种流程或...