🎥7 инструментов Python, который должен знать каждый специалист машинного обучения

Машинное обучение - звучит сложно, если нет удобных инструментов. В этом видео расскажем о 7 удобных инструментах для тех, кто занимается машинным обучением

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Flask — это облегченная среда веб-разработки на Python. Наиболее ценной особенностью является то, что он может быть легко настроен с любыми конкретными требованиями очень легко и гибко.
Многие другие известные библиотеки и инструменты Python, которые предоставляют веб-интерфейс, созданы с использованием Flask, например, Plotly Dash и Airflow, благодаря облегченной функции Flask.

#Flask #data_science | Просто Python

🎥Обучение нейронной сети на Python

В этом видео мы будем использовать информацию о том, как устроена простая полносвязная нейросеть (многослойный перцептрон), как обучить нейронную сеть с помощью стохастического градиентного спуска, как написать на Python инференс для нейросети и как вычислить градиент с помощью обратного распространения ошибки.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Питон и машинное обучение: что поможет разработчику

Python – скриптовый высокоуровневый язык общего назначения. Универсален, за счет чего позволяет создавать программное обеспечение не только для компьютеров, но и для мобильных платформ.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎥ИИ который мы заслужили (Python)

Обзор топовых нейросетей на языке Python.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

XGBoost— алгоритм машинного обучения, основанный на дереве поиска решений и использующий фреймворк градиентного бустинга. Масштабируемая, портативная библиотека для Python, R, Java, Scala, C++ и других языков. Работает на одном механизме с Hadoop, Spark, Flink и DataFlow.

#XGBoost #data_science | Просто Python

🖥Особенности анализа данных с Python

Популярность языка программирования Python растет с каждым годом. Его используют как в науке, так и в коммерческих целях. А в последнее время он все чаще применяется в анализе данных. Это происходит из-за его простоты, большого выбора открытых библиотек.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

VisPy – это высокопроизводительная интерактивная библиотека визуализации 2D /3D данных. VisPy использует вычислительную мощность современных графических процессоров (GPU) через библиотеку OpenGL для отображения очень больших наборов данных.

#VisPy #data_science | Просто Python

🎥Голосовой ассистент на python c искусственным интеллектом и машинным обучением

Машинное обучение в деле! Умный голосовой ассистент на python с использованием искусственного интелkекта для анализа распознанных фраз - с ним реально можно говорить как с человеком). Также распознавание голоса происходит в оффлайн режиме на библиотеке с ИИ

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Folium - это библиотека Python, которая помогает создавать несколько типов карт Leaflet. Тот факт, что результаты Folium интерактивны, делает эту библиотеку очень полезной для создания информационных панелей.

#Folium #data_science | Просто Python

🎥Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Python обладает потрясающим набором возможностей для создания программ с искусственным интеллектом. В ходе урока вы создадите программу, которая будет распознавать объекты на фото, а также на видео и выводить названия этих объектов.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎥ТОП 10 НОВЫХ НЕЙРОСЕТЕЙ для УЧЕБЫ и РАБОТЫ

В этом видео вы узнаете о различных нейросетях, начиная от генерации интерфейсов, таблиц заканчивая обработкой голоса, генерации 3д моделей на основе обычных изображений и много чего ещё. Таким образом, вы сможете применять эти знания в своей повседневной жизни, работе или учебе и упростить выполнение своих повседневных задач.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Руководство по искусственному интеллекту с Python

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

Apache Superset — это инструмент для исследования данных и машинного обучения, созданный на основе популярных технологий с открытым исходным кодом

#Apache_Superset #data_science | Просто Python

🎥Учимся обучать нейронные сети, за 30 минут от теории до практики.

Поговорим о там как можно обучить сеть методом обратного распространения ошибки. В данном видео затронуты (но не раскрыты) такие темы как:
🔹Производная
🔹Число е

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Prophet — был разработан для прогнозирования большого числа различных бизнес-показателей и строит достаточно хорошие default'ные прогнозы. Кроме того, библиотека дает возможность, изменяя человеко-понятные параметры, улучшать прогноз и не требует от аналитиков глубоких знаний устройства предсказательных моделей.

#Prophet #data_science | Просто Python

🖥10 библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Python - один из самых популярных языков программирования для реализации искусственного интеллекта и машинного обучения. Благодаря своему простому синтаксису и широкому спектру библиотек, Python является идеальным выбором для многих проектов AI и ML.

🧠Читать статью

#Ai #machine_learning | Просто Python

🎥 Градиентный бустинг с нуля на Python / Data Science

Описание:
🔹О градиентом бустинге
🔹Импортируем датасет
🔹Пишем ансамбль / базовый алгоритм Decision Tree / где градиент
🔹Скорость обучения
🔹Переписываем алгоритм в виде класса
🔹Оцениваем работу алгоритма / overfitting
🔹Добавляем регуляризатор gamma

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

SHAP - это унифицированный подход к объяснению выходных данных любой модели машинного обучения. SHAP соединяет теорию игр с локальными объяснениями, объединяя несколько предыдущих методов и представляя единственно возможный последовательный и локально точный аддитивный метод атрибуции признаков, основанный на ожиданиях.

#SHAP #data_science | Просто Python

🎥Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками с нуля

Этим видео автор хочет показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. А давайте на реальном примере посмотрим как оно на самом деле, взять и с нуля за один вечер обучить chatbot.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python