🎥НЕЙРОСЕТЬ своими руками за 10 минут на Python

Пишем с нуля свою нейросеть на языке Python с разбором как оно устроено.

👀Смотреть в YouTube

#AI #Нейросеть | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Keras — это пакет, реализующий механизмы глубокого обучения (Deep Learning, DL), который широко используется при создании нейросетевых моделей. Это — одна из самых мощных опенсорсных Python-библиотек, которая способна работать с самыми разными видами данных, например — с текстами и с изображениями. Существуют и другие надёжные DL-решения, предназначенные для Python-разработчиков, но Keras выгодно отличается от них тем, что упрощает работу со сложными моделями глубокого обучения.

Особенности Keras

🔹Поддерживает широкий набор нейросетевых моделей.
🔹Содержит встроенные средства для работы с изображениями.
🔹Поддерживает популярные алгоритмы глубокого обучения.
🔹Отличается высоким уровнем расширяемости, что позволяет, при необходимости, оснащать его новым функционалом.

#Keras | Просто Python

🖥SciPy — интегрирование и дифференцирование, обработка изображений и сигналов

Думаю, ни для кого не секрет, что Python может все или почти все. Например, для построения графиков можно использовать matplotlib, для анализа и манипуляции данными можно использовать библиотеку pandas, а для работы с массивами была разработана библиотека numpy. А есть ли библиотека, которая может выполнять различные математические операции, например, интегрирование и дифференцирование, обработка изображений и сигналов, расчет статистических распределений и функций? Конечно есть, это библиотека SciPy.

🧠Читать статью

#SciPy | Просто Python

🎥НЕЙРОСЕТИ для создания контента !

Нейронные сети, построенные на принципах машинного обучения и принципах работы человеческого мозга с каждым днём всё прочнее входят в нашу повседневную жизнь через соцсети, наши смартфоны, бытовые приборы и прочее. Да что уж там, Ютуб и его алгоритмы - это тоже огромная мощная нейросеть. Искусственный интеллект может решать абсолютно разные задачи и в том числе помочь вам создавать контент для Ютуба и других соц сетей. В этом ролике я представляю вам 10 нейросетей на основе искуственного интеллекта, которые помогут вам создать аудио, фото и видео контент, озвучить текст или просто развлечься.

👀Смотреть в YouTube

#AI #Нейросеть | Просто Python

🖥Python AI: как построить нейронную сеть и делать прогнозы

Представьте, что вам нужно написать программу на Python, которая использует ИИ для решения задачи . Способ добиться этого — написать условные операторы и проверить ограничения, чтобы увидеть, можно ли разместить число в каждой позиции. Ну, этот Python-скрипт уже является приложением ИИ, потому что вы запрограммировали компьютер для решения проблемы!

🧠Читать статью

#AI #Нейросеть | Просто Python

🧠Искусственный нейрон

Биологический нейрон имитируется в ИНС через активационную функцию. В задачах классификации (например определение спам-сообщений) активационная функция должна иметь характеристику "включателя". Иными словами, если вход больше, чем некоторое значение, то выход должен изменять состояние, например с 0 на 1 или -1 на 1 Это имитирует "включение" биологического нейрона. Которая выглядит следующим образом

#Нейросеть | Просто Python

🎥ML: Что такое машинное обучение и как это работает?

В этом видео вы узнаете:
🔹 что такое машинное обучение (Machine learning )
🔹 как работает машинное обучение
🔹 как обучается модель
🔹 что такое искусственный интеллект (artificial intelligence AI)
🔹 что такое глубокое обучение (deep learning DL)
🔹 области применения машинного обучение
🔹 зачем машинное обучение нужно вам

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🤖Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут

Содержание направлено на людей, не знакомых со сферой ИИ и желающих получить о ней общее представление, чтобы затем, возможно, углубиться в какую-либо конкретную его отрасль.

🧠Читать статью

#AI | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Matplotlib — это известнейший Python-пакет для визуализации данных. Его, пожалуй, можно включить в набор основных пакетов, которые нужно освоить тому, кто пользуется Python в сфере Data Science. Он поддерживает множество стандартных средств для визуализации данных, представленных различными графиками и диаграммами.

Особенности Matplotlib

🔹С помощью этого пакета можно очень просто и удобно строить различные графики и диаграммы.
🔹Графические представления данных, создаваемые этим пакетом, поддаются глубокой настройке.
🔹Он поддерживает объектно-ориентированный API, позволяющий интегрировать его в различные приложения.

#Matplotlib | Просто Python

🎥Разбор реальной data science задачи

В этом видео мы разберём пример реальной data science задачи:
🔹Определение продуктовой задачи - удаление негативных комментариев
🔹Постановка задачи машинного обучения - бинарный классификатор и precision / recall метрики
🔹Поиска датасета (берем с Kaggle)
🔹EDA (с помощью pandas)
🔹Предобработка текста (с помощью nltk и scikit-learn)
🔹Тренировка моделей (с помощью scikit-learn)
🔹Что делать дальше (про деплой в production)

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🖥Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться

Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🧠Нейросеть в 11 строчек на Python

Нейросеть, тренируемая через обратное распространение , пытается использовать входные данные для предсказания выходных.

#Нейросеть | Просто Python

🎥Основы Scikit-learn | Машинное Обучение На Python

В этом видео мы изучим основы библиотеки scikit-learn для языка программирования Python. Рассмотрим базовые принципы, классы моделей машинного обучения, функции оценки качества моделей, методы обработки данных и многое другое.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🤖Нейросети 2022 года, которыми может пользоваться каждый (почти)

За два года всё ушло вперёд: картинки стали красивее, тексты — осмысленнее, а музыка — лучше. Мы собрали 10 лучших нейросетей 2022 года, которые могут помочь в работе и сделают нашу жизнь проще или интереснее.

🧠Читать статью

#AI #Нейросеть | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Scikit-Learn — это Python-пакет для машинного обучения. Он включает в себя практически всё, что нужно дата-сайентисту. Этот проект появился на мероприятии Google Summer of Code. В нём имеются различные встроенные модули, которые дают возможность работать с множеством популярных алгоритмов машинного обучения. Это, например, алгоритм «случайный лес», алгоритм спектральной кластеризации, алгоритм кросс-валидации, метод k-средних и многие другие. Этот пакет можно использовать для создания моделей машинного обучения с учителем и без учителя.

Особенности Scikit-Learn

🔹На основе этого пакета можно создавать спам-детекторы и системы классификации изображений.
🔹Поддерживает различные алгоритмы регрессии.
🔹Позволяет создавать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
🔹Поддерживает механизмы кросс-валидации для оценки моделей.

#Scikit_Learn | Просто Python

🎥Pet-project в Data Science (простые идеи для проекта в IT)

Поговорим с вами о pet-проектах, как их выбирать, зачем они нужны и влияют ли при устройстве на работу. Также подкинем несколько идей проектов для лучшего понимая, что можно взять в работу.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🤖Что представляет собой искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект — это имитация процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку информации на естественном языке, распознавание речи и машинное зрение.

🧠Читать статью

#AI | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Seaborn — это расширение для Matplotlib, которое направлено на то, чтобы сделать графики Matplotlib привлекательнее и упростить создание сложных визуализаций. Этот пакет, кроме того, содержит API, направленный на изучение взаимоотношений между переменными. В целом, Seaborn можно назвать «улучшенным Matplotlib».

Особенности Seaborn

🔹Встроенные возможности исследования данных.
🔹Поддержка различных форматов данных.
🔹Он умеет строить графики моделей линейной регрессии.
🔹Его используют для создания сложных визуализаций.
🔹Он поддерживает различные способы настройки внешнего вида графиков.

#data_science | Просто Python