Для начала работы мы зарегистрировались на платформе Graphite Note, создали новый датасет и загрузили в него файл train.csv с данными о пассажирах Титаника. Далее, мы провели обучение модели бинарной классификации на основе этих данных. 1. Загрузка и анализ данных: После загрузки файла train.csv мы начали работать с данными. Датасет содержит информацию о пассажирах с различными признаками, такими как класс билета, пол, возраст, количество родственников на борту и выжил ли пассажир. Мы произвели предварительный анализ данных, изучили типы признаков, выявили пропущенные значения и провели исследование корреляций между признаками. 2. Подготовка данных: Для обучения модели мы провели предобработку данных. Заполнили пропущенные значения, преобразовали категориальные признаки в числовой формат с помощью кодирования, произвели масштабирование числовых признаков. 3. Обучение модели: Для построения модели бинарной классификации, предсказывающей выживание пассажира на Титанике, мы воспользовались различными алгоритмами машинного обучения, такими как логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг. Мы разделили данные на обучающую и тестовую выборки, провели настройку гиперпараметров с помощью кросс-валидации и выбрали наилучшую модель. 4. Оценка качества модели: После обучения модели мы произвели оценку ее качества с помощью различных метрик, таких как точность, полнота, F1-мера, ROC-AUC. Мы также построили кривые обучения и валидации, матрицу ошибок, чтобы оценить работу модели на обучающей и тестовой выборках. Вывод: Мы успешно обучили модель бинарной классификации на основе данных Titanic и достигли хороших результатов прогнозирования выживания пассажиров. Эта работа позволила нам изучить процесс обучения моделей машинного обучения на реальном датасете, провести анализ данных, подготовку и обработку признаков, выбрать и настроить модель. Как можно использовать no-code системы в профессиональной деятельности: No-code платформы, такие как Graphite Note, предоставляют широкие возможности для работы со сложными данными и построения аналитических моделей без необходимости программирования. Эти системы могут быть эффективным инструментом для специалистов в области анализа данных, науки о данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. В частности, no-code системы могут быть использованы: 1. Для быстрого прототипирования моделей: No-code платформы позволяют быстро создавать и обучать модели машинного обучения на реальных данных без необходимости писать и отлаживать код. Это позволяет быстро проверять идеи и концепции, а также экспериментировать с различными алгоритмами и подходами. 2. Для автоматизации процессов: No-code системы позволяют автоматизировать процессы обработки и анализа данных, создания отчетов и дашбордов, построения прогностических моделей. Это позволяет сократить время, затрачиваемое на рутинные задачи, и улучшить производительность. 3. Для расширения спектра возможностей: No-code системы позволяют специалистам с различным профилем, не имеющим глубоких знаний в программировании, эффективно работать с данными, создавать и анализировать модели, строить прогностические исследования. Это открывает новые возможности для сотрудничества и интеграции различных специалистов. Итак, использование no-code систем, как Graphite Note, может значительно упростить и ускорить процесс работы с данными, построения и обучения моделей машинного обучения, что делает их ценным инструментом в профессиональной деятельности специалистов в области анализа данных и машинного обучения.