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“この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。ユーザーがアップグレードの料金を支払うかどうかを予測する機械学習モデルを構築するためのトレーニングデータをKaskadaを使って準備します。”
misshiki のブックマーク 2023/08/09 15:00
特徴量エンジンKaskada利用イメージ: 機械学習モデルのトレーニング - Qiita[機械学習][前処理][ディープラーニング]“この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。ユーザーがアップグレードの料金を支払うかどうかを予測する機械学習モデルを構築するためのトレーニングデータをKaskadaを使って準備します。”2023/08/09 15:00
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qiita.com/yoshiyuki_kono2023/08/09
from kaskada.api.session import LocalBuilder session = LocalBuilder().build() %load_ext fenlmagic サンプルデータセットの構築 この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。 イベント...
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“この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。ユーザーがアップグレードの料金を支払うかどうかを予測する機械学習モデルを構築するためのトレーニングデータをKaskadaを使って準備します。”
misshiki のブックマーク 2023/08/09 15:00
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特徴量エンジンKaskada利用イメージ: 機械学習モデルのトレーニング - Qiita
qiita.com/yoshiyuki_kono2023/08/09
from kaskada.api.session import LocalBuilder session = LocalBuilder().build() %load_ext fenlmagic サンプルデータセットの構築 この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。 イベント...
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