如何向业务用户部署可解释模型

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你的数据宅好朋友

尽管前景广阔,但机器学习可能会让人望而生畏. 对于快速变化的技术环境的不确定性,最好的努力可能很快被破坏, 对如何最好地建立和组织团队的困惑, 很难将炒作与现实区分开来. 

让高管和数据科学团队腾出时间,专注于业务的未来,有一个专门的虚拟研究人员,持续监测最新技术和行业最佳实践, 确定如何最好地将它们应用于困难的业务问题.

k85彩乐园快进实验室研究专注于由于算法突破而仍在变化的新兴趋势, 硬件上的突破, 技术商品化, 和数据可用性. 随附报告的是工作原型,展示了算法的能力,并对其实际应用提供了详细的技术建议.

研究报告里有什么?

k85彩乐园快进实验室的研究报告为您的数据打开了新的用例,并提供了一个至关重要的领先开始:

  • 研究报告, 哪些专注于不同的新兴数据和机器学习能力,将在六个月至两年的时间框架内发挥作用
  • 演示其应用的原型

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最新的研究

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无标记数据推断概念漂移

当目标域的统计属性随时间变化导致模型性能下降时,就会发生概念漂移. 漂移检测通常是通过监视感兴趣的性能指标,并在该指标低于某个指定阈值时触发再培训管道来实现的. 然而, 这种方法假设在预测时有足够的标记数据可用——这对许多生产系统来说是不现实的约束. 在这个报告中, k85彩乐园网站探索了各种方法来处理概念漂移时标记的数据是不容易访问.

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 无标记数据推断概念漂移
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探索多目标超参数优化

k85彩乐园网站开发机器学习模型来对抗“常见的可疑”指标,比如预测准确性, 回忆, 和精度. 然而,这些指标并不是k85彩乐园网站真正关心的. 生产模型也必须满足要求 物理 延迟、内存占用或公平性约束等需求. 当k85彩乐园网站需要优化多个参数时,超参数优化变得更具挑战性. k85彩乐园网站的最新研究详细分析了这种“多目标”超参数优化场景.

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了解为什么以及何时使用深度学习进行异常检测.

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