🎓Руководство для начинающих по машинному обучению на Python

Машинное обучение — важная тема в области искусственного интеллекта, находится в центре внимания уже довольно давно. Эта область может предложить привлекательную возможность, и начать карьеру в ней не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Даже если у вас нет опыта в математике или программировании , это не проблема. Самый важный элемент вашего успеха — это ваш личный интерес и мотивация изучать все эти вещи.Я

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

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

В этом видео вы узнаете:
🔹 что такое машинное обучение (Machine learning ML)
🔹 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

🎓Почему Python лучше для AI ?

Искусственный интеллект существует уже более полувека, и его достижения растут в геометрической прогрессии. Спрос на ИИ находится на пике, и если вы хотите узнать об искусственном интеллекте, вы попали в нужное место. Эта статья по искусственному интеллекту с Python поможет вам понять все концепции искусственного интеллекта с практическими реализациями на Python.

🧠Читать статью

#AI | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Bokeh — это пакет, предназначенный для визуализации данных в веб-приложениях. Его можно легко интегрировать с любым Python-фреймворком, с таким, как Flask или Django. Он поддерживает множество видов графиков. Этим пакетом просто и удобно пользоваться. В частности, речь идёт о том, что создавать с его помощью интерактивные графики можно, написав буквально несколько строк кода.

Особенности Bokeh

🔹Поддерживает визуализацию наборов данных, которые обычно используются в статистике и науке.
🔹Поддерживает различные форматы выходных данных.
🔹Существуют версии Bokeh для разных языков программирования.
🔹Пакет хорошо интегрируется с такими Python-фреймворками, как Django и Flask.

#Bokeh #data_science | Просто Python

🖥Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

В последнее время использование Python для Data Science стало популярным, и мы подготовили памятку с темами, которые полезно знать. Затрагиваемые понятия и техники будут сопровождаться коротким описанием и по необходимости видеороликами для получения дополнительного опыта.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎥Нейронные сети на Python.

Нейронные сети: с чего все начиналось, основные вехи развития, возможности нейронных сетей. Обзор и исторический очерк.

👀Смотреть в YouTube

#Нейросеть | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

TensorFlow - это библиотека AI, которая помогает разработчикам создавать крупномасштабные нейронные сети со многими слоями, используя графики потоков данных. TensorFlow также облегчает построение моделей глубокого обучения, продвигает современную технологию ML / AI и позволяет легко развертывать приложения на базе ML

Что можно делать с помощью TensorFlow?

🔹Распознавание голоса / звука - IoT, автомобильная промышленность, безопасность, UX/UI, телекоммуникации;
🔹Анализ настроений - в основном для CRM или CX;
🔹Текстовые Приложения — Обнаружение угроз, Google Translate, Gmail Smart Reply;
🔹Распознавание лиц - Facebook’s Deep Face, Photo tagging, Smart Unlock;
🔹Временной ряд - рекомендации от Amazon, Google и Netflix;
🔹Обнаружение видео - обнаружение движения, обнаружение угроз в реальном времени в играх, безопасности, аэропортах.

#TensorFlow #data_science | Просто Python

🎓Нейронные сети для начинающих. Часть 1

Нейронная сеть — это последовательность нейронов, соединенных между собой синапсами. Структура нейронной сети пришла в мир программирования прямиком из биологии. Благодаря такой структуре, машина обретает способность анализировать и даже запоминать различную информацию. Нейронные сети также способны не только анализировать входящую информацию, но и воспроизводить ее из своей памяти.

🧠Читать статью

#Нейросеть | Просто Python

🎥DATA SCIENCE с НУЛЯ

Мы все чаще слышим, что Data science - профессия будущего. Всем нужны дата сайентисты, и платить им готовы в разы больше, чем простым аналитикам данных. В это видео разберемся - что такое data science, что они делают, сколько получают и что нужно знать, чтобы войти в Data science.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики

Преимущества Jupyter Notebook

🔹Наглядность.
🔹Документоориентированность.
🔹Широкие возможности.
🔹Моментальный вывод результата.
🔹Командная работа.

Недостатки Jupyter Notebook

🔹Неуниверсальность.
🔹Сложный перенос.

#Jupyter_Notebook #data_science | Просто Python

🎓Нейронные сети для начинающих. Часть 2

Нейрон смещения или bias нейрон — это третий вид нейронов, используемый в большинстве нейросетей. Особенность этого типа нейронов заключается в том, что его вход и выход всегда равняются 1 и они никогда не имеют входных синапсов. Нейроны смещения могут, либо присутствовать в нейронной сети по одному на слое, либо полностью отсутствовать, 50/50 быть не может.

🧠Читать статью

#Нейросеть | Просто Python

🎥DATA SCIENCE ROADMAP

Данные - один из важнейших ресурсов в современном мире, а профессия датасаентиста окутана дымкой загадочности. В видео простым языком, без формул-теорем показана схема развития датасаетниста. Пригодится как начинающему специалисту, так и тем, кто решил изменить свою карьеру. Единственно правильного способа сменить карьеру не существует – видео поможет вам создать собственный путь, основываясь на практических советах и рекомендациях автора.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🖥Сравнение систем Machine Learning as a Service: Amazon, Microsoft Azure, Google Cloud AI, IBM Watson

Большинству компаний машинное обучение кажется чем-то сверхсложным, дорогим и требующим серьёзных специалистов. И если вы намереваетесь создавать новую систему рекомендаций Netflix, то так и есть. Однако тенденция превращения всего в сервис затронула и эту сложную сферу. Начать с нуля проект ML можно без особых инвестиций, и это будет правильным решением, если ваша компания новичок в data science и хочет начать с решения самых простых задач.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

NLTK (Natural Language Toolkit)-Набор библиотек для обработки естественного языка. Основные функции: разметка текста, определение именованных объектов, отображение синтаксического дерева, раскрывающего части речи и зависимости.

Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

🔹тегирования;
🔹токенизации;
🔹идентификации имен
🔹построения связей между предложениями и частями текста;
🔹семантические рассуждения.

#NLTK #data_science | Просто Python

🎥Как стать программистом в data science?

Мы рассмотрим как быстрее всего получить позицию джуниор или стажер.

🔹Какие курсы стоит изучать
🔹Где взять практический опыт для резюме
🔹Как составить резюме
🔹Где искать работу
🔹Что спросить перед собеседованием

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🤖Что нам даст искусственный интеллект (ИИ) и чем он грозит человечеству?

Современный мир с каждым годом развивается всё стремительнее. Повсеместно внедряются технологии: на уровне государств и корпораций, а также в жизни простых людей. С течением времени IT-технологии становятся всё важнее для мира, а человечество превращается в более взаимосвязанное и взаимозависимое сообщество.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

NetworkX-Используется для создания и анализа графов и сетевых структур. Предназначена для работы со стандартными и нестандартными форматами данных.

Основные возможности библиотеки:

🔹Классы для работы с простыми, ориентированными и взвешенными графами;
🔹Узлом может быть практически что угодно: time-series, текст, изображение, XML;
🔹Сохранение / загрузка графов в/из наиболее распространённых форматов файлов хранения графов;
🔹Встроенные процедуры для создания графов базовых типов;
🔹Методы для обнаружения подграфов, клик и К-дольных графов (K-core) ( максимальный подграф в котором каждая вершина имеет по крайней мере уровень К ).
🔹Получение таких характеристик графа как степени вершин, высота графа, диаметр, радиус, длинны путей, центр, промежуточности, и т. д.;
🔹Визуализировать сети в виде 2D и 3D графиков;

#NetworkX #data_science | Просто Python