机器学习实战通关指南 ⛵ 全场景覆盖AI解决方案

本文使用机器学习建模对 FIFA 2022世界杯结果进行了预测，赛后将其与真实结果进行比较，可以看出：小组赛到1/4决赛的预测准确率很高，半决赛和决赛的预测准确率为0，冠亚季军无一预测准确。

本文整理了7个非常有效的机器学习Python库：Prophet、Deep Lake、Optuna、pycm、NannyML、ColossalAI、emcee，用简单的方式编写复杂且耗时的代码，大大提升

本文对比筛选了『数据清理』和『特征工程』最值得推荐的5本书，帮助你有效地清理数据、获取干净核心的数据，这是后续建模分析等工作有更好结果的保证。

本文浅试Meta开源的大型AI语言模型『Galactica』，带大家体验安装与多场景使用。Galactica被称为“最懂科学的智能NLP模型”，能够预测蛋白质标注！创建讲义！解释数学公式！全都会！

本文结合航空出行的场景，使用机器学习建模，详细分析了航班乘客满意度的影响因素：机上Wi-Fi服务、在线登机、机上娱乐质量、餐饮、座椅舒适度、机舱清洁度和腿部空间等。

本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子）。

如何快速部署机器学习模型？本文是机器学习工业部署的 best practice（最佳实践)！详细讲解了如何操作机器学习开源框架 BentoML，帮助研发团队轻松打包机器学习模型，并重现该模型以用于生产

本文讲解如何使用whylogs工具库，构建详细的AI日志平台，并监控机器学习模型的流程与效果。核心操作包括：环境配置、新建项目并获取ID、获取组织ID和访问Key、将配置文件写入WhyLabs、监控模

机器学习算法理论比较枯燥乏味，但有许多有趣且有用的网站，您可以像游戏一样交互式操作，并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站，学起来！

本文讲解一种比较全能的『机器学习模型可解释性』方法——SHAP。通过调用Python的SHAP工具库，对机器学习模型做可解释性分析，判断不同特征对于当前模型的重要程度。

客户分群（客户细分）对于绘制用户画像、构建个性化推广、产品和服务策略，都非常重要。本文讲解此过程中，多种机器学习聚类算法的建模流程与评估模式。

本文以保险金额预估为例，讲解机器学习从开发到云端服务部署的全流程：基于PyCaret开发机器学习全流程、基于Flask搭建简易前端Web应用程序、在Heroku云上部署机器学习应用。

如何预测客户价值，计算特定时间段内能带来的价值，是互联网公司在面临海量用户时急需解决的运营命题。本文就来讲解『机器学习+RFM模型』的精细化运营解决方案。

数据随着时间变化，会导致已有模型的准确度大打折扣，这就是数据漂移问题。本文讲解数据漂移问题的诸多实际案例、检测方法、基于evidently库的代码实现。

『人工智能+新药研发』已经成为国内外医药企业的发展新模式！本文讲解 AI 在新药研发领域的诸多应用方向与 MolSearch 工具库的应用实践——药物晶型预测、靶点选择、患者招募、虚拟药物筛选……

森林野火是一种无计划、不受控制的火灾。本文基于NASA森林火灾数据集，讲解机器学习预测森林火灾的详细流程：数据探索、数据清洗&处理、数据拆分、评估指标、建模与预估。

客户分群对于精准营销的意义重大，而机器学习可以优化这一过程。本文会详细拆解实现过程：数据收集、创建RFM表、探索数据&数据变换、应用聚类做用户分群、解释结果。

特征工程一般是手动完成，不仅依赖于工程师的丰富经验，也非常耗时。因此『自动化特征工程』可以自动生成大量候选特征，帮助数据科学家显著提升了工作效率和模型效果。

股市预测，销量预测，病毒传播...使用 Merlion 时间序列建模搞定全部！本文详解全部流程：加载和转换数据、建立和训练模型、模型结果后处理、评估模型性能。

机器学习建模过程如何提速？本文提供 Intel 针对 Scikit-Learn 工具库做的加速补丁，是一种硬件层面的解决方案，支持多种算法，并可以将建模时间压缩为常规方式的 1/5