Wygrywaj w LOTTO dzięki sztucznej inteligencji
Jak zarobić na "sztucznej inteligencji".
Jak zarobić na "sztucznej inteligencji".
O budowie modelu, weryfikacji/testowaniu i zastosowaniu -- na przykładzie spadającego kamienia.
Próbuję znaleźć analogię między liczeniem p-wartości a wydzielaniem zbioru testowego.
O różnicy między modelem a algorytmem oraz chciwości/zachłanności.
O tym, czy możemy przewidzieć płeć dziecka na podstawie wzrostu rodziców --- a tak naprawdę o tym, czym jest kontrola zmiennych w regresji.
Zebraliśmy 60 tys. obserwacji i zbudowaliśmy model ML. ale wynik nie jest zadowalający. Czy jeśli zbierzemy więcej, wynik będzie lepszy?
Czym tak naprawdę jest liniowość w regresji? Jak przenieść to założenie na praktykę?
O tym, dlaczego modele NIE zwracają poprawnych wartości.
O tym, czym jest zagnieżdżona walidacja krzyżowa (nested cv) i jak pomylić sygnał z szumem, gdy się jej nie stosuje.