Вход
Регистрация
Алексей Арустамов
Дата регистрации:
15 сентября 2014
Последняя активность:
23 августа 2019

Последняя активность

6 июля
2019
Интерпретация результатов обработки
Комментарий
Технически это можно сделать так. Сначала мы собираем данные и подаем на вход алгоритму кластеризации. Из в Loginom реализовано несколько штук. Затем загружаем новые данные - т.е. таблицу с такой же структурой полей, но новым содержимым (это может быть таблица с одной строкой) и используем компонент "Выполнение узла" https://help.loginom.ru/userguide/processors/control/execute-node.html. Таким образом новые данные будет прогнаны через модель, построенную на других данных. Там же будет известен кластер, куда попал новый пример.
19 апреля
2019
Загрузка данных в demo.loginom
Комментарий
Можно еще просто открыть папку на сервере и просто перетащить мышкой файл в браузер.
21 января
2019
Работа с логистической регрессией
Комментарий
В мастере производится настройка модели, но не обучение. Для того, чтобы обучить настроенную модель нажмите на правую кнопку мышки на узле, затем выберете пункт "Переобучить узел".
30 декабря
2018
максимальный объем данных
Комментарий
Построить качественный прогноз на 90 дней по каждому SKU с разбивкой по регионам нереально. Насколько я понимаю, хочется еще рассчитать и автозаказ, значит нереально в квадрате. Видимо под влиянием хайпа про то, что нейросети могут прогнозировать что угодно и с огромной точностью, вы решили, что проблема только в том сможет ли...
30 декабря
2018
Практическое применение нейросетей
Комментарий
Таблицу сопряженности сейчас можно легко собрать в кубе. В выходной таблице есть исходное входное поле ("|Факт") и результат расчета ("|Прогноз"). Выбираете визуализатор куб. Размещаете фактический класс в строках, в прогнозный в столбцах или наоборот. А в качества факта выбираете сам класс, только задайте агрегации "Количество"...