Машинное обучение RU
17.7K subscribers
1.58K photos
207 videos
11 files
2.04K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
Download Telegram
Perspective API для модерации комментариев и обсуждений

Инструмент использует технологию машинного обучения для распознавания "токсичных" формулировок: оскорблений, угроз, домогательств. Набор триггеров выбирается самостоятельно. Каждый комментарий получает оценку по 100-балльной шкале, чем выше оценка — тем оскорбительнее комментарий. Это значительно упрощает модерацию — достаточно только отфильтровать обсценные высказывания и отклонить их. Со стороны пользователя предусмотрена сортировка по шкале оскорбительности, чтобы не сталкиваться с такими высказываниями. Инструмент также можно внедрить в поле написания комментария — тогда пользователь сразу будет знать оценку оскорбительности.

Доступно для русского, английского, китайского, французского, немецкого и других языков.

Стоимость: #бесплатно.

#API #веб

@machinelearning_ru
👍62🔥1
⭐️ 19 самых элегантных трюков Sklearn, которые я нашёл после 3 лет использования

После трёх лет использования и работы справочником по API Sklearn я понял, что самые популярные и часто используемые модели и функции — это лишь малая часть того, что может сделать библиотека. Несмотря на то, что некоторые функции чрезвычайно узконаправлены и используются в редких случаях, я обнаружил множество интересных функций, которые являются элегантными вариантами решения для различных типичаных операций, которые датасаентисты обычно выполняют вручную.

Итак, я решил составить список самых элегантных и важных функций и кратко объяснить их, чтобы вы могли значительно расширить свой набор инструментов Sklearn. Наслаждайтесь!

Читать

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🔥42🤔1