0.9 от вашего классификатора — это не 90%: почему модели врут о своей уверенности и как это чинить
Порог 0,8 часто воспринимают как 80% уверенности — и на этом строят автоматизацию. Разберём, почему predict_proba может врать, как&nb…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- игры
AI
Gear
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
beginners
career
database
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
TAPe+ML: детекция, классификация и теперь и сегментация SOTA‑уровня в 0.1M параметров
Мы собрали модель, которая одновременно решает детекцию, классификацию и сегментацию, и при этом остается радикально легче и экономичнее по ресурсам…
Поговорим о градиентном бустинге
Градиентный бустинг часто воспринимают как «ещё один алгоритм из sklearn», но за ним стоит простая и сильная идея: модель не пыт…
Как мы реализовали оптимальное обучение моделей в Luna Line. Часть 1. Классификация
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Белозерова, я тимлид исследовательской команды, работающей над продуктом Luna Line в VisionLabs (входит в MWS AI)…
Как мы реализовали оптимальное обучение моделей в Luna Line. Часть 1. Классификация
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Белозерова, я тимлид исследовательской команды, работающей над продуктом Luna Line в VisionLabs (входит в MWS AI)…
Конформные предсказания: интервалы с гарантией покрытия без предположений о распределении
Модель уверенно выдаёт прогноз, но насколько ему можно доверять на конкретном объекте? Конформные предсказания добавляют к результату…
Неоднозначные выводы о ROI в УЗИ классификации
В медицинском компьютерном зрении есть идея, перед которой трудно устоять: сначала найти патологический объект, а потом классифицировать уже не весь…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 7: SVM и SGD
В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода. В этой ч…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 6: Логистическая регрессия
Итак мы обсудили задачу классификации и метрики качества классификационных моделей. Имея такой набор знаний, мы наконец готовы перейти к моделям, ко…
predict_proba выдаёт 0.9 — но это не вероятность 90%
В ML легко перепутать аккуратное число с честной вероятностью: модель выдаёт predict_proba = 0.9 , и кажется, что событие произойдёт…
Как ускорить распознавание объектов нейросетями среди множества классов, не жертвуя памятью и точностью
Эксперты российской ИТ-компании «Криптонит» Никита Габдуллин и Илья Андросов разработали принципиально новый метод организации скрытого пространства…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 4: kNN
В третьей части мы закончили с линейной регрессией. Теперь пора перейти к задаче классификации․ В задачах регрессии модель пытается предсказать неко…