В каких областях машинного обучения применяются фреймворки Fastai и LightGBM?

Фреймворк Fastai применяется в различных областях машинного обучения, среди которых:

• Компьютерное зрение. www.geeksforgeeks.org {6-host} Fastai поддерживает создание моделей для классификации изображений, обнаружения объектов, сегментации изображений и других задач. www.geeksforgeeks.org {6-host}
• Обработка естественного языка (NLP). www.geeksforgeeks.org {6-host} Фреймворк упрощает рабочие процессы NLP за счёт автоматизации токенизации, пакетной обработки и обучения модели. www.geeksforgeeks.org Поддерживаемые задачи: классификация текстов, языковое моделирование, распознавание именованных объектов, перевод. www.geeksforgeeks.org
• Табличные данные. www.geeksforgeeks.org FastAI предоставляет встроенную поддержку табличных данных смешанного типа, сочетающих категориальные и непрерывные функции. www.geeksforgeeks.org Среди возможностей фреймворка: классификация и регрессия, разработка функций, интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org
• Совместная фильтрация (рекомендации). www.geeksforgeeks.org FastAI поддерживает построение систем рекомендаций на основе данных взаимодействия пользователя и элемента. www.geeksforgeeks.org
• Анализ временных рядов. {6-host} Фреймворк предоставляет модели и техники для анализа временных рядов. {6-host} Его используют для прогнозирования данных с зависимостями во времени, например цен акций и прогнозов погоды. {6-host}

Фреймворк LightGBM применяется в областях машинного обучения, связанных со структурированными или табличными данными. www.ultralytics.com Некоторые из них:

• Обнаружение мошенничества. www.ultralytics.com В финансовом секторе LightGBM может быстро обрабатывать миллионы записей о транзакциях и выявлять тонкие закономерности, указывающие на мошеннические действия, практически в режиме реального времени. www.ultralytics.com
• Предиктивное обслуживание. www.ultralytics.com ИИ в производстве использует LightGBM для анализа данных датчиков оборудования. www.ultralytics.com Обучаясь на исторических данных о работе оборудования и его отказах, модель может предсказывать потенциальные поломки до их возникновения, обеспечивая проактивное обслуживание и сокращая время простоя. www.ultralytics.com
• Прогнозирование. www.ultralytics.com Среди распространённых применений LightGBM — прогнозирование оттока клиентов, рекомендательные системы, прогнозирование частоты кликов и кредитный скоринг. www.ultralytics.com