Доступные алгоритмы машинного обучения:
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Дерево решений
- 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