🎓Python-пакеты для Data Science

Dash — Начиная с изучения данных и заканчивая мониторингом ваших экспериментов, является чем-то вроде интерфейса для аналитического бэкенда Python . Этот производительный фреймворк Python идеально подходит для приложений визуализации данных, особенно подходящих для каждого пользователя Python. Легкость, которую мы испытываем, является результатом обширных и изнуряющих усилий.

#Dash #data_science | 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

🖥Технологии машинного обучения: примеры современных тенденций

По прогнозам специалистов, машинное обучение — это будущее. По мере того, как люди становятся все более зависимыми от машин и гаджетов, грядет мировая технологическая революция, благодаря которой появятся новые профессии и исчезнут старые.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Anaconda - это дистрибутив Python, специально созданный для анализа данных и data science. Это приложение с открытым исходным кодом и доступно для бесплатного использования любым пользователем.

#Anaconda #data_science | Просто Python

🎥Библиотеки машинного обучения на Python - Scikit learn and Pandas.

Библиотека Scikit-learn — самый широкоиспользуемый выбор для решения задач классического машинного обучения. Она предоставляет широкий выбор алгоритмов обучения с учителем и без учителя.

В данном примере демонстрируется использование Scikit -learn для машинного обучение на тестовом датасете .

👀Смотреть в  YouTube

#Scikit_learn | 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

🖥Типы задач машинного обучения

Благодаря машинному обучению программист не обязан писать инструкции, учитывающие все возможные проблемы и содержащие все решения. Вместо этого в компьютер (или отдельную программу) закладывают алгоритм самостоятельного нахождения решений путём комплексного использования статистических данных, из которых выводятся закономерности и на основе которых делаются прогнозы.

🧠Читать статью

#machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

PySpark — позволяет специалистам по обработке данных использовать Apache Spark (который поставляется с интерактивной оболочкой для Python и Scala) и Python для взаимодействия с устойчивыми распределенными наборами данных. Популярной библиотекой, интегрированной в PySpark, является Py4J, которая позволяет Python динамически взаимодействовать с объектами JVM

#PySpark #data_science | Просто Python

🎥Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете

🔹 Введение
🔹 Создание датафрейма (DataFrame)
🔹 Экспорт датафрейма
🔹 Первичный анализ датафрейма
🔹 Одномерные данные / Series
🔹 Фильтрация по строкам (rows) и столбцам (columns)
🔹 Сортировка данных
🔹 Объединение датафреймов с помощью concat и merge
🔹 Аналитические функции (describe, mean и т.д.)
🔹 Группировка данных с помощью group by
🔹 Подсчет корреляции
🔹 Визуализация данных с помощью функции plot (matplotlib)
🔹 Изменение данных в Series и DataFrame

👀Смотреть в  YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

PyTest — Этот пакет предоставляет множество модулей для тестирования нового кода, включая небольшие модульные тесты и сложные функциональные тесты для приложений и библиотек.

Эта система автоматизации тестирования предоставляет:

🔹Встроенную поддержку обнаружения тестов.
🔹Модульные приспособления для настройки тестов (например, настройка подключения к базе данных, URL, входных данных).
🔹Богатая архитектура плагинов (315+ внешних плагинов).
🔹Встроенные модульные тесты.

#PyTest #data_science | Просто Python

🖥Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели

Гиперпараметры — это характеристики модели, которые фиксируются до начала обучения (например - глубина решающего дерева, значение силы регуляризации в линейной модели, learning rate для градиентного спуска). Гиперпараметры, в отличие от параметров задаются разработчиком модели перед ее обучением, в свою очередь параметры модели настраиваются в процессе обучения модели на данных.

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

🧠Читать статью

#Optuna| Просто Python

🎥Глубокое обучение. Введение в глубокое обучение

В рамках лекции рассмотрены следующие вопросы:
- Где применяется глубокое обучение?
- Почему появление таких алгоритмов стало возможным?
- Чем это принципиально отличается от неглубокого машинного обучения?

👀Смотреть в  YouTube

#deep_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

TPOT - это инструмент автоматического машинного обучения на Python, который оптимизирует конвейеры машинного обучения с использованием генетического программирования.
TPOT автоматизирует самую утомительную часть машинного обучения, разумно исследуя тысячи возможных конвейеров, чтобы найти наилучший для ваших данных.

#TPOT #data_science | Просто Python

🎥Распознавание лиц на Python | Определение возраста, эмоций и расы по фотографии лица

В данном видео разбираемся как найти и распознать человека по фото. Пишем программу позволяющую всего в пару строк кода находить и сравнивать лица по изображениям используя различные популярные модели для распознавания с максимально высокой точностью. Рассматриваемый модуль позволяет анализировать эмоции, возраст, различать мужчин и женщин, а также определять расу.

👀Смотреть в  YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.

🧠Читать статью

#Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Pydot — это библиотека для генерации сложноориентированных и неориентированных графов. Это интерфейс к Graphviz, написанный на чистом Python. С его помощью можно показать структуру графов, которые очень часто нужны при построении нейронных сетей и алгоритмов на основе деревьев решений.

#Pydot #data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Jupyter - Интерактивная оболочка для языка Python. В ней есть дополнительный командный синтаксис; она сохраняет историю ввода во всех сеансах, подсвечивает и автоматически дополняет код

#Jupyter #data_science | Просто Python

🎥Как стать Senior Data Scientist с НУЛЯ? С чего начать обучение?

🔹Кто такой Senior Data Scientist? За что ценится Senior?
🔹Существуют ли курсы как стать Middle/Senior/Lead с нуля?
🔹Почему важно выбирать конкретную область в Data Science
🔹Кого на самом деле ищут компании
🔹Что важно при росте в должности
🔹Можно ли быть специалистом во всем

👀Смотреть в  YouTube

#Ai | Просто Python

🖥Что такое data science и как это работает?

Data science, big data, машинное обучение – вы наверняка слышали эти громкие слова, но насколько понятным был для вас их смысл? Для кого-то они являются красивыми маркетинговыми приманками. Кто-то думает, что data science – это магия, которая бесплатно заставит машину делать, что прикажут. Другие и вовсе полагают, что это легкий способ зарабатывать огромные деньги.

🧠Читать статью

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

TextBlob - это библиотека Python для обработки текстовых данных. Он предоставляет простой API для погружения в обычные задачи обработки естественного языка (NLP), такие как пометка частей речи, извлечение именных фраз, анализ настроений, классификация, перевод и многое другое.

#TextBlob #data_science | Просто Python