🖥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

🎓Python-пакеты для Data Science

Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает эти параметры методом проб и ошибок.

#Optuna #data_science | Просто Python

🎥Голосовой Ассистент С Машинным Обучением на PYQT5 PYTHON

В данном видео вам покажут как создать голосового ассистента с применением Машинного Обучения и графическим интерфейсом на языке программирования Python

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Как разработать ансамбль Light Gradient Boosted Machine (LightGBM)

Представляем вашему вниманию материал о Light Gradient Boosted Machine , библиотеке с открытым исходным кодом, которая предоставляет эффективную и действенную реализацию алгоритма градиентного бустинга.

🧠Читать статью

#LightGBM | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

GGplot - это пакет, который был создан с учетом R. Его можно использовать в Python, используя пакет plotnine

Плюсы
🔹Последовательная основная тема грамматики графики означает, что вы можете выполнять больше визуализации с меньшим количеством кода
🔹Графики имеют высокий уровень абстракции и являются гибкими
🔹Доработка должна привести к созданию зрелой и завершенной графической системы

Минусы
🔹GGplot работает медленнее по сравнению с более фундаментальными графическими решениями
🔹Несмотря на то, что визуальные эффекты, предоставляемые GGplot, должны выглядеть лучше, чем в других библиотеках, трудно изменить цвета по умолчанию
🔹GGplot может потребовать внесения изменений в структуру данных для определенных графиков

#GGplot #data_science | Просто Python

🎥КЛАССИФИКАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ на Python.

Классификация в машинном обучении для новичков! Сегодня мы Легко И Просто разберем 7 самых распространенных алгоритмов машинного обучения!

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🖥Машинное обучение с Dask

Обработка даже пары гигабайт данных на ноутбуке может стать сложной задачей, только если он не оснащен большим количеством оперативной памяти и не обладает хорошей вычислительной мощностью.

Несмотря на это, специалистам по анализу данных все еще приходится искать альтернативные решения для этой проблемы. Есть варианты настроить Pandas, чтобы обрабатывать огромные наборы данных, купить GPU или купить облачные вычислительные мощности. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Dask для больших наборов данных на локальном компьютере.

🧠Читать статью

#Dask #machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Altair - это декларативный пакет статистической визуализации, основанный на Vega которая является грамматикой визуализации.

Плюсы
🔹Базовый код остается прежним, и пользователю нужно только изменить атрибут "mark", чтобы получить различные графики
🔹Код короткий и простой по сравнению с другими библиотеками. Здесь больше внимания уделяется взаимосвязи между столбцами данных, чем деталям графика
🔹Проще реализовать интерактивность и огранку

Минусы
🔹Существует ограниченное количество возможностей для настройки
🔹Построение сложных моделей машинного обучения становится затруднительным
🔹В библиотеке Altair для Python нет 3D-визуализации

#Altair #data_science | Просто Python

🎥Стоит ли начинать учить data science

В этом видео мы обсудим, стоит ли начинать учить data science именно вам. Рассмотрим некоторые особенности профессии, поговорим о плюсах и минусах.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

SQLAlchemy - это набор инструментов для SQL на python и средство сопоставления объектных отношений, которое предоставляет пользователю полную гибкость и возможности для использования SQL на Python.

Плюсы
🔹Поддерживает широкий спектр баз данных, таких как SQLite, PostgreSQL, MySQL, Oracle и т.д.
🔹Он имеет открытый исходный код и, следовательно, может быть использован путем простой установки пакета
🔹Это позволяет пользователям писать код на Python для сопоставления схемы базы данных с объектом python, что означает, что знание SQL не обязательно требуется

Минусы
🔹Не всегда эффективно из-за уровня абстракций

#SQLAlchemy #data_science | Просто Python

🎥Голосовой ассистент на Python | Голосовое управление компьютером

В детстве смотря фантастические фильмы мечтали создать программу с помощью которой мог бы управлять компьютером с помощью голоса. В данном видео пошагово пишем голосового помощника на языке Python c помощью библиотек speech recognition и pyaudio.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Autoviz — способен анализировать набор данных и давать рекомендации по очистке ваших переменных
Он способен обнаруживать пропущенные значения, смешанные типы данных и редкие категории и может помочь ускорить операции по очистке данных

Плюсы
🔹Все делается автоматически! Это огромное преимущество, если вы не уверены, что именно вы анализируете в наборе данных
🔹Autoviz значительно быстрее создает визуализации
🔹В визуализациях нет предвзятости, при этом эксперт по предмету может даже иметь предвзятость в выбранных им диаграммах

#Autoviz #data_science | Просто Python

🎥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