🎓SciPy полезные функции

Nelder-Mead
Это числовой метод, который часто используется для поиска минимума/максимума функции в многомерном пространстве. В следующем примере метод использован вместе с алгоритмом Нелдера — Мида.

#SciPy | Просто Python

🎓Делаем проект по машинному обучению на Python.Часть1

Когда читаешь книгу или слушаешь учебный курс про анализ данных, нередко возникает чувство, что перед тобой какие-то отдельные части картины, которые никак не складываются воедино. Вас может пугать перспектива сделать следующий шаг и целиком решить какую-то задачу с помощью машинного обучения, но с помощью этой серии статей вы обретёте уверенность в способности решить любую задачу в сфере data science.

Чтобы у вас в голове наконец сложилась цельная картина, мы предлагаем разобрать от начала до конца проект применения машинного обучения с использованием реальных данных.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Keras: Sequential

Класс Sequential облегчает работу со слоями нейронной сети, обладает многочисленными методы, упрощая создание и редактирование нейронной сети.

🧠Читать статью

#Keras | Просто Python

🖥Tensorflow 2.x - уроки (для Python)

Видео-курс подробно обьясняет аспекты работы с Tensorflow 2.x, от установки до постраяния моделей нейросетей. Также научат применять декоратор tf.function для ускорения обучения нейронной сети и многое другое.

👀Смотреть в YouTube

#Tensorflow | Просто Python

🤖 CharacterAI – ИИ, который проходит тест Тьюринга?

CharacterAI вышел в открытый бета-тест 17 сентября 2022 года, и на момент написания статьи предоставляет следующий функционал:
🔹Возможность общения с огромным количеством разнообразных чат ботов;
🔹Генерация и распознавание изображений ботами;
🔹Распознавание голоса пользователя и синтез голоса для чат ботов;
🔹Ну и одно из самых главных – возможность создать своего собственного чат бота.

🧠Читать статью

#Исскуственный_интелект | Просто Python

🖥Делаем проект по машинному обучению на Python. Часть 2

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥Урок по Docker для Data Science для начинающих MLOps / Курс по Python с нуля

Пробуем разворачивать наш Data Science проект при помощи Docker. Обсудим, что это за инструмент, для чего он нужен, а также почему недостаточно просто использовать Jupyter Notebook.

👀Смотреть в YouTube

#Data_Science #Docker| Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Pandas — это второй по известности Python-пакет, используемый в Data Science. Его применяют в самых разных местах, например, в сферах статистики, финансов, экономики, анализа данных. Пакет Pandas часто используют для обработки больших объёмов данных.

Особенности Pandas

🔹Он поддерживает объект DataFrame, предназначенный для работы с индексированными массивами.
🔹Этот пакет является одним из лучших инструментов для исследования данных.
🔹Его можно использовать для работы с большими наборами данных. В частности, речь идёт о слиянии и объединении наборов данных, о создании срезов данных, о группировке данных, об их визуализации.
🔹Пакет может работать с различными источниками данных. Например — с CSV- и TSV-файлами, с базами данных.

#Pandas | Просто Python

🖥Делаем проект по машинному обучению на Python. Часть3

Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥Изучение Python OpenCV

Искусственный интеллект, нейронные сети и машинное обучение – все это плотно вошло в современный мире. Представляю вам курс для начинающих по изучению Python OpenCV библиотеки с нуля.За курс вы изучите все тонкости по работе с OpenCV и дополнительно разработаете несколько крутых и полных программ с использованием ИИ.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning #OpenCV | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Plotly — это известный Python-пакет для визуализации данных. Он даёт в наше распоряжение интерактивные графики, позволяющие исследовать взаимоотношения переменных. Plotly, помимо сферы статистики, используется в финансах, в экономике, в науке.

Особенности Plotly

🔹Этот пакет поддерживает все необходимые дата-сайентисту виды графиков. Среди них — линейные диаграммы, круговые диаграммы, пузырьковые диаграммы, точечные диаграммы, древовидные диаграммы.
🔹Он, кроме того, поддерживает специфические виды диаграмм, используемые в статистике и науке.
🔹Пакет поддерживает трёхмерные визуализации.
🔹Он экспортирует данные в формат JSON, подходящий для использования в других приложениях.

#Plotly | Просто Python

🎓Введение в машинное обучение в Python: Полное руководство с примерами

Вы хотите сделать машинное обучение с помощью Python, но у вас возникли вопросы с чего начать? В этом уроке вы сделаете свой первый проект по машинному обучению с помощью Python.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥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