Имитация движений: как научить робота повторять движения, используя нейросеть для генерации траектории
ВведениеЕсть недорогой робот-манипулятор на сервоприводах. Он двигается, реагирует на команды. Но в конструкции нет энкодеров — то есть мы не знаем, в каких углах реально находятся его суставы.А дальше начинается реальность железа для хобби: люфты, износ сервоприводов, накопленные со временем неточности и «плавающая» геометрия. В результате поведение манипулятора далеко от идеального.И есть задача
Множественная регрессия: Расширяем горизонты прогнозирования
В предыдущей статье разобрали простую линейную регрессию, где целевая переменная зависела от одного фактора, но в реальной жизни всё сложнее. Представьте, что мы прогнозируем стоимость квартиры: она зависит не только от площади, но и от количества комнат, этажа, района, года постройки, наличия парковки и десятков других важных характеристик.Множественная линейная регрессия – это естественное расширение простой линейной регрессии на случай с несколькими независимыми переменными (предикторами), и она позволяет:Учитывать комплекс факторов
Как мы пытались научить ML считать трудоёмкость в промышленности — и что из этого вышло
Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.
Многофакторная обобщенная линейная модель
Поставим задачу автоматического подбора весовых коэффициентов вместе с настройкой функции связи обобщенной линейной модели.Регрессионная модель:Неизвестными считаются не только весовые коэффициенты
Scikit-learn теперь умеет в пайплайны: что изменилось и как работать с библиотекой в 2025 году
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
