Машинное обучение и анализ данных
Разработка - Математика и алгоритмы
Файлы
ВНИМАНИЕ: Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки. Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы. Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных. Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.
Подписка PRO — скачивайте любые файлы со скидкой до 85% из Базы знаний
Оформите подписку на компанию для решения рабочих задач
Оформить подписку и скачать решение со скидкойВы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию на «Бирже заказов».
- 0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
- Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
- Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
- Безопасная сделка — при необходимости;
- Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.
Доступные алгоритмы машинного обучения:
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Дерево решений
- Случайный лес
- Кластеризация
- Наивный байесовский классификатор
- Метод опорных векторов
- Нейронные сети (реализация на языке 1С)
- Нейронные сети (с использованием библиотеки Keras)
Принципы работы решения
1. Добавляете новый источник данных.

2. Создаёте набор данных с указанием источника.

3. Создайте одну из моделей машинного обучения.

4. Обучите созданную модель, указав набор данных и одну из метрик.

Построение большинства диаграмм осуществляется с помощью библиотеки plotly.js (https://plotly.com/javascript/). Для редактора кода используется библиотека codemirror (https://codemirror.net).
Минимальная версия платформы 8.3.15.
Ссылка на инструкцию: https://disk.yandex.ru/i/kfYn2OWuyOOZsw
Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт