Wcześniej uczestniczyłem w kursie ML, ale teraz, kiedy pracuję nad projektami związanymi z ML w mojej pracy, ciężko walczę o jego zastosowanie. Jestem pewien, że rzeczy, które robię, były wcześniej badane / zajmowane, ale nie mogę znaleźć konkretnych tematów.
Wszystkie przykłady uczenia maszynowego, które znajduję w Internecie, są bardzo proste (np. Jak używać modelu KMeansa w Pythonie i patrzeć na prognozy). Szukam dobrych zasobów, w jaki sposób je zastosować, i być może koduję przykłady wdrożeń uczenia maszynowego na dużą skalę i szkoleń modelowych. Chcę dowiedzieć się, jak skutecznie przetwarzać i tworzyć nowe dane, które mogą znacznie zwiększyć efektywność algorytmów ML.