Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании OTUS, Машинное обучение, Python, Программирование

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим тему неопределённости в моделях. Классические ML-модели детерминированы: на вход получили – на выход выдали одно число или метку. Но жизнь полна неопределённости, и игнорировать её плохая идея. Представьте, у вас мало данных, модель предсказывает конверсию 15%. Но насколько она уверена? Может, разброс от 5% до 30%. Обычная модель этого не скажет, а вот вероятностная модель скажет.

В этой статье в коротком формате разберём, как с помощью байесовского подхода и фреймворка Pyro моделировать такую неопределённость на примере A/B-теста конверсии и заставить модель честно признавать свою неуверенность.

Читать далее
Читайте также
СТАТЬ АВТОРОМ
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro