🎥Топ-10 библиотек для разработки ИИ на Python

Топ 10 библиотек для разработки ИИ на Python. Каждая эта библиотека по своему ценна при разработки искусственного интеллекта на Python.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥 Создание и тренировка Нейронной Сети с нуля в Python 2 часть

Перед тренировкой нейронной сети потребуется выбрать способ оценки того, насколько хорошо сеть справляется с задачами. Это необходимо для ее последующих попыток выполнять поставленную задачу лучше. Таков принцип потери.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

CSV - это распространенный формат для хранения табличных данных, а также импорта и экспорта данных. Для обработки CSV-файлов в Python есть встроенный csv-модуль. Например, если вам нужно прочитать данные из CSV-файла, вы можете использовать функцию csv.reader(), которая в основном выполняет итерацию по строкам CSV-файла. Если вы хотите экспортировать данные в формат CSV, функция csv.writer() может справиться с этим.

#CSV #data_science | Просто Python

🎥 Как НА САМОМ ДЕЛЕ работает нейросеть?

Нейросети, машинное обучение, искусственный интеллект. Звучит круто, но как это всё работает совершенно не понятно. Но очень интересно!
Поэтому мы решили объяснить базовые принципы того как устроена нейросеть, как она работает и как её обучить.

👀Смотреть в  YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Codon - это высокопроизводительный компилятор Python, который может даже конкурировать с C/C++ по скорости, с ускорением в 10-100 раз и более (single thread). Он может быть использован в коде Python с помощью декоратора codon.jit или путем вызова обычных функций и библиотек Python из Codon.

#Codon #data_science | 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 судоку. 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 | Просто Python

🎥Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor.

Деревья решений позволяют построить предсказания для задач на табличных данных. В этом видео рассмотрим, как формируется дерево решений для задачи регрессии - задача машинного обучения, где предсказывается вещественная величина.

👀Смотреть в  YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Sentry – инструмент для администрирования. Он содержит функции управления и устранения сбоев в режиме реального времени.

Хотя построен он на Python, проект содержит полный API для передачи событий в любом приложении с любого языка. Он наблюдает за ошибками и показывает, когда и где они происходят, что может их вызывать.

#Sentry | Просто Python

🎥Chat GPT Пишет Браузер на Python за 3 минуты

В этом видео мы вместе с вами с помощью нейросети Chat GPT напишем на Python интернет-браузер за 3 минуты.

Команды для Chat GPT из видео:

🔹build web browser using python and PyQt5
🔹make the code plain text
🔹NameError: name 'QLineEdit' is not defined
🔹adding additional features and UI elements
🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web'
🔹AttributeError: 'Browser' object has no attribute 'web' error

👀Смотреть в  YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Basemap - используется для создания карт. На ее основе сделана библиотека Folium, с помощью которой создают интерактивные карты в интернете.

#basemap #data_science | Просто Python

🖥 Как Scalene с ИИ-рекомендациями оптимизирует код Python

Изучим характеристики и принцип работы профилировщика Scalene, который помогает ускорять код и сокращать потребление памяти. Дополнительно рассмотрим преимущества его совместной работы с OpenAI.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🌐 Пошаговое руководство по NLP: конструирование признаков текстовых данных

Конструирование признаков текстовых данных - важнейший этап МО, который может повлиять на производительность, сложность и способность модели обобщать новые данные. Предлагаем пошаговое руководство по извлечению более 10 признаков текстовых данных в Python.

🧠Читать статью

#Ai #NLP | Просто Python

🎓 Python-пакеты для Data Science

NumPy — это один из самых широко используемых Python-пакетов. Название пакета, NumPy, расшифровывается как Numerical Python. Здесь реализовано множество вычислительных механизмов, пакет поддерживает специализированные структуры данных, в том числе — одномерные и многомерные массивы, значительно расширяющие возможности Python по выполнению различных вычислений. Возможности структур данных, которые поддерживает Python, уступают возможностям структур данных NumPy.

Особенности NumPy
🔸 Пакет можно использовать как для выполнения простых, так и достаточно сложных научных расчётов.
🔸 Он поддерживает многомерные массивы, расширяя возможности Python.
🔸 В пакете имеется множество встроенных методов, которые можно применять для выполнения различных вычислений на многомерных массивах.
🔸 Пакет позволяет выполнять различные преобразования данных.
🔸 Пакет поддерживает работу не только с числовыми, но и с другими типами данных.

#NumPy | Просто Python

🖥 4 альтернативы Pandas: ускоренное выполнение анализа данных

Бенчмарк производительности популярных инструментов анализа данных заставит вас иногда отказываться от Pandas. Каждый из этих инструментов  -  Polars, DuckDB, Vaex и Modin - при анализе данных на кластере машин работает гораздо быстрее, чем Pandas.

🧠Читать статью

#Polars #DuckDB #Vaex #Modin| Просто Python

🎥 100 Data Science вопросов мидлу!

На этот раз мы встретились уже с опытным кандидатом в Data Science. Будем интенсивно задавать разноплановые вопросы!

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🖥 Опенсорс-библиотеки для Python: 40+ вариантов, как упростить жизнь начинающего дата-сайентиста

В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.

🧠Читать статью

Просто Python

🖥 Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python

Чтобы продемонстрировать свои достижения в области разработки моделей машинного обучения, стоит поделиться ими с другими! Рассказываем, как развертывать модель линейной регрессии с помощью Flask.

🧠Читать статью

#ML | Просто Python

🖥 Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении

Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс.

🧠Читать статью

#ML | Просто Python

🎥 ChatGPT создаст любое приложение за считанные секунды

Это видео демонстрирует возможности ChatGPT как инструмента для быстрого создания приложений. ChatGPT легко справляется с написанием кода, сценариев для видео, постов для телеграмм каналов и сайтов.
Именно в этом видео мы рассмотрим уникальные примеры с ChatGPT, которые представляют опасность для программистов, и также рассмотрим все возможные варианты сделать так, чтобы данный искусственный интеллект не лишил многих программистов работы.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥 Как обнаружить выбросы в проекте по исследованию данных

Что такое выбросы в статистике? Как их обнаружить? Всегда ли их надо исключать из набора данных? Существуют ли критерии исключения выбросов? Предлагаем ответы на все эти вопросы, а в качестве бонуса - примеры кода на Python.

🧠Читать статью

#DataScience | Просто Python