Дописываем собственные методы в pandas
Pandas – прекрасная обширная библиотека, в которой есть куча полезного. И все же, у кого из нас не возникало мысли "Как жаль, что именно такого метода, как мне надо, тут нет!"...
В общем, следите за руками: сейчас научим вас добавлять прямо в библиотеку любой самописный метод.
Pandas – прекрасная обширная библиотека, в которой есть куча полезного. И все же, у кого из нас не возникало мысли "Как жаль, что именно такого метода, как мне надо, тут нет!"...
В общем, следите за руками: сейчас научим вас добавлять прямо в библиотеку любой самописный метод.
👍20
Как сделать так, чтобы нейросеть не переобучалась
Переобучение – это одно из главных проклятий большинства ML-алгоритмов, в том числе нейросетей. Вещь неприятная, конечно, но в большинстве случаев фиксится достаточно просто. Надо только знать специальные фокусы...
Переобучение – это одно из главных проклятий большинства ML-алгоритмов, в том числе нейросетей. Вещь неприятная, конечно, но в большинстве случаев фиксится достаточно просто. Надо только знать специальные фокусы...
❤12👍3🐳1
Middle аналитики на месте?
Пост «проверь себя»: на сколько из этих популярных вопросов по SQL вы смогли ответить сами?
Пост «проверь себя»: на сколько из этих популярных вопросов по SQL вы смогли ответить сами?
❤6
Сверточные нейросети впервые были предложены дедушкой Лекуном еще в далеком 1988 году. Прошло почти 36 лет, а это до сих пор одна из самых используемых архитектур в DL. Ёмко рассказываем, как это работает, а в конце объясняем, как решить самую распространенную задачу на свертки с собеседований.
#NN
❤4🔥3
Почему не следует деплоить модели Sklearn в прод
Sklearn — это идеальная библиотека для всех видов традиционных задач ML. Однако если попробовать развернуть любую модель на основе sklearn в прод, запахнет жаренным. Объясняем, почему, и что с этим можно сделать.
#python
Sklearn — это идеальная библиотека для всех видов традиционных задач ML. Однако если попробовать развернуть любую модель на основе sklearn в прод, запахнет жаренным. Объясняем, почему, и что с этим можно сделать.
#python
👍6🔥2