Category Софт

ДВЕ ГЛАВНЫЕ ЗАДАЧИ

Внутри BigML и Google Prediction API ничего сверхъестественного нет.

ДВЕ ГЛАВНЫЕ ЗАДАЧИ

И неглупые разработчики смогут реализовать аналогичные движки самостоятельно, дабы не платить сторонним сервисам (и не выгружать им данные, которые часто выгружать нельзя). И все-таки сервисы решают как минимум две очень важные задачи. Во-первых, они способны буквально за вечер дать человеку понять, что машинное обучение — это не только круто и трендово, но и во многих ситуациях довольно просто. А во-вторых, с их помощью можно быстро набросать прототип новой фичи для своего приложения или сервиса и проверить идею практически без трудозатрат...

Read More

ЭКСПЕРИМЕНТ

эксперимент

Все действия выполняются в понятной админке (не стану описывать нюансы, все будет предельно доступно).

1. Выбираем CSV-файл, в котором хранятся строчки, описывающие характеристики разных видов цветков, как источник данных (Source).

2. Далее используем эти данные для построения набора данных (Dataset), указав, что предсказывать нужно будет тип цветка. BigML автоматически распарситфайл и, проведя анализ, построит различные графики, визуализируя данные.

3. На базе этого Dataset’a одним кликом строится модель, на которой будут основываться предсказания. Причем BigML опять же визуализирует модель, объясняя логику ее работы. Можно даже экспортировать результат в виде скрипта для Python или любого другого языка.

4...

Read More

BIGML

Сегодня же хочу коснуться другого похожего проекта, который попался мне на глаза относительно недавно, — BigML (biaml.com).

BIGML

По сути, он предоставляет ровно тот же самый Rest API для собственного ML-движка, но с одним важным для новичка плюсом — наличием довольно наглядного интерфейса. А последний факт сильно упрощает задачу старта, когда нужно с нуля разобраться, что к чему. Разработчики сделали все, чтобы с системой могла справиться домохозяйка. После регистрации к твоим услугам несколько примеров исходных данных, в том числе часто используемый в учебниках набор данных «Ирисы Фишера», который считается классикой для решения задачи по классификации. В наборе описывается 150...

Read More

GOOGLE PREDICTION API

Одним из самых первых предлагать Machine Leaning as a Service стал Гугл! Уже довольно долгое время любой желающий может воспользоваться Google Prediction API (дословно «API для предсказаний»).

GOOGLE PREDICTION API

До определенного объема данных использовать его можно абсолютно бесплатно, просто заведя аккаунт на Google Prediction API (develoDers.aooale.com/ prediction). О каких предсказаниях идет речь? Задача может быть разная: определить будущее значение некоего параметра на базе имеющихся данных или определить принадлежность объекта к какому-то из типов (например, выявить язык текста: русский, французский, английский). После регист...

Read More

Машинное обучение для домохозяек

Машинное обучение для домохозяек

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ-ТРЕНД

Когда-то давно я рассказывал, как проходил курс по машинному обучению на Coursera. Курс ведет Andrew Ng, который объясняет все настолько простыми словами, что довольно сложный материал поймет даже не самый усердный студент. С тех пор тема машинного обучения мне стала близка, и я периодически смотрю проекты как в области Big Data (читай предыдущую колонку), так и в области машинного обучения. Помимо огромного количества стартапов, которые где-то внутри себя используют алгоритмы машинного обучения, уже сейчас доступны несколько сервисов, предлагающие машинное обучение в виде сервиса! То есть они предоставляют API, которым ты можешь воспользоваться в своих проектах, при этом вообще не вникая в то, как осуществляется анализ и предсказание данных...

Read More