🖥Как создавать интерактивные линейные графики на Pandas и Altair

Линейный график является неотъемлемой частью анализа данных. Он даёт нам представление о том, как величина изменяется при последовательных измерениях. В случае работы с временными рядами важность линейных графиков становится решающей. Тренд [направление], сезонность и корреляция — вот некоторые характеристики, которые можно наблюдать на аккуратно сгенерированных линейных графиках. В этой статье мы будем создавать интерактивные линейные графики с помощью двух библиотек Python — Pandas и Altair.

🧠Читать статью

#Altair #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Kivy — библиотека Python с открытым исходным кодом предоставляет естественный пользовательский интерфейс, к которому можно легко получить доступ через Android, iOS, Linux или Windows. Это лицензированный открытый исходный код MIT. Библиотека очень полезна при создании мобильных приложений и мультитач-приложений.
Изначально он был разработан для Kivy iOS. Он использует такие элементы, как графическая библиотека, обширную поддержку аппаратных средств, таких как мышь, клавиатура и широкий спектр виджетов. Его также можно использовать в качестве промежуточного языка для создания пользовательских виджетов.

#Kivy #data_science | Просто Python

🎥Машинное обучение: градиентный спуск для новичков с практикой в Python

Вам расскажут простым языком как работает градиентный спуск, повторим линейную регрессию, а также пройдёмся на «пальцах» по практической части в Python. Особенно полезен данный ролик будет новичкам.

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🧠Искусственный нейрон

Биологический нейрон имитируется в ИНС через активационную функцию. В задачах классификации (например определение спам-сообщений) активационная функция должна иметь характеристику "включателя". Иными словами, если вход больше, чем некоторое значение, то выход должен изменять состояние, например с 0 на 1 или -1 на 1 Это имитирует "включение" биологического нейрона. Которая выглядит следующим образом

#Нейросеть | Просто Python

🖥О реализации библиотеки для глубокого обучения на Python

Технологии глубокого обучения за короткий срок прошли большой путь развития — от простых нейронных сетей до достаточно сложных архитектур. Для поддержки быстрого распространения этих технологий были разработаны различные библиотеки и платформы глубокого обучения. Одна из основных целей подобных библиотек заключается в том, чтобы предоставить разработчикам простые интерфейсы, позволяющие создавать и обучать нейросетевые модели.

🧠Читать статью

#deep_learning | Просто Python

🎥КЛАСТЕРИЗАЦИЯ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ ДЛЯ НОВИЧКОВ на Python

Сегодня мы разберем 2 самых главных алгоритма кластеризация в машинном обучении, их преимущества, недостатки и все подводные камни!

👀Смотреть в YouTube

#machine_learning | Просто Python

🖥 Дружим chatGPT 3.5 с выдачей Google в Telegram боте

Использование искусственного интеллекта в интернет-поиске становится все более распространенным. Давайте рассмотрим создание Telegram бота, который позволит вам искать ответ в выдаче Google без необходимости заходить на сайты. ChatGPT 3.5 проводит анализ текста сайтов в выдачи Google и формирует чёткий и лаконичный ответ на запрос пользователя.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎥Учим нейросеть торговать в EVE Online

Сегодня автор попытается разъяснить что такое нейросети, где они используются и напишет свою, чтобы поторговать на рынке EVE Online. Использовать будет язык Python, библиотеки Keras и tensorflow.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Dlib – это современный инструментарий C++, содержащий алгоритмы машинного обучения и инструменты для создания сложного программного обеспечения на C++ для решения реальных задач. Может интегрироваться в Python через библиотеку dlib.

#Dlib #data_science | Просто Python

🎥Data Science пример задачи кредитного скоринга / Урок построения модели ML на python

Разбираем задачу по Data Science кредитный скоринг с использованием модели логистической регрессии. Учимся грамотно подходить к разведочному анализу данных EDA, а также обучать модель ML и интерпретировать результаты для бизнеса.

👀Смотреть в YouTube

#data_science #machine_learning | Просто Python

🎥Распознавание объектов на Python | Поиск объектов на изображении | TensorFlow, PixelLib

В данном видео пишем программу для распознавания объектов на изображении с помощью Python. Находим людей, машины, велосипеды, вырезаем, выделяем, подсчитываем и сохраняем объекты помощью TensorFlow, PixelLib и Python.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Gensim – это библиотека с открытым исходным кодом на Python, написанная Радимом Рехуреком, которая используется для тематического моделирования без учителя и обработки естественного языка (NLP). Она предназначена для извлечения семантических тем из документов.

🔹Его можно использовать для построения моделей, которые позволяют эффективно классифицировать документы, понимая статистическую семантику каждого слова.
🔹Он поставляется с алгоритмами обработки текста, такими как Word2Vec, FastText, латентный семантический анализ и т.д., которые изучают статистические закономерности одновременного появления в документе, чтобы отфильтровать ненужные слова и построить модель, содержащую только значимые функции.
🔹Предоставляет средства ввода-вывода и считыватели, которые могут импортировать и поддерживать широкий спектр форматов данных.
🔹Он поставляется с простыми и интуитивно понятными интерфейсами, которыми легко могут пользоваться новички. Кривая обучения API также довольно низкая, что объясняет, почему многим разработчикам нравится эта библиотека.

#Gensim #data_science | Просто Python

🖥Введение в машинное обучение с помощью scikit-learn

задача машинного обучения сводится к получению набора выборок данных и, в последствии, к попыткам предсказать свойства неизвестных данных. Если каждый набор данных — это не одиночное число, а например, многомерная сущность то он должен иметь несколько признаков или фич.

🧠Читать статью

#Scikit_learn #machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Caffe — ранее был создан для классификации изображений, но позже он был расширен для других видов нейронных сетей, таких как LSTM и т.д. Библиотека глубокого обучения Caffe состоит из четырех столпов – выразительной архитектуры, расширяемого кода, скорости и сообщества поддержки.

#Caffe #data_science | Просто Python

🎥Keras - установка и первое знакомство

Установка пакета Keras - оболочки над TensorFlow. Сервис colabs от Google для экспериментов по построению и обучению нейросетей. Пример использования API Keras для задачи перевода градусов Цельсия в градусы Фаренгейта.

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🎥Как работает нейронная сеть ПРОСТЫМ ЯЗЫКОМ? ВСЕ ЧТО НУЖНО ЗНАТЬ НОВИЧКУ

🔹Нейрон
🔹Активационная функция
🔹Слои
🔹В чем разница между нейронной сетью и машинным обучением?
🔹Как учиться нейронная сеть?
🔹Итоги

👀Смотреть в YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Библиотеки для глубокого обучения Theano

В настоящее время разработаны десятки библиотек для работы с нейронными сетями, все они, подчас существенно, различаются в реализации, но можно выявить два основных подхода: императивный и символьный

🧠Читать статью

#Theano #machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

OpenCV — наиболее широко используемая библиотека для распознавания изображений и видео. Не будет преувеличением сказать, что OpenCV позволяет Python заменить Matlab с точки зрения распознавания изображений и видео.

Он предоставляет различные API и поддерживает не только Python, но также Java и Matlab, а также выдающуюся производительность, которая заслуживает высокой оценки как в отрасли, так и в научных исследованиях.

#OpenCV | Просто Python

🎥Установка Tensorflow. Создание нейронной сети

В этом видео мы установим всё необходимое программное обеспечение для изучения и работы с Tensorflow. В ходе урока мы создадим полноценную нейронную сеть и обучим её распознавать изображения с объектами одежды.

👀Смотреть в YouTube

#Tensorflow #Ai| Просто Python