🎓Python-пакеты для Data Science

FLAML - это облегченная библиотека Python, которая автоматически определяет точные модели машинного обучения. Он автоматически выбирает учащихся и гиперпараметры, что значительно экономит время и усилия специалистов по машинному обучению. Согласно их репозиторию на GitHub, некоторыми функциями

FLAML являются:
🔹Для задач классификации и регрессии FLAML может быстро находить качественные модели с низкими вычислительными ресурсами.
🔹Он поддерживает глубокие нейронные сети, а также классические модели машинного обучения.
🔹Его легко настроить или расширить.
🔹Он поддерживает быструю автоматическую настройку, способен справляться со сложными ограничениями и осуществлять раннюю остановку.

#FLAML | Просто Python

🎥 Как подготовить свой набор изображений в Keras | Глубокие нейронные сети на Python

В Keras для работы с изображениями используются генераторы. Генератор загружает изображения с диска, подготавливает правильные ответы по каждому изображению для обучения с учителем, и отправляет данные в модель для обучения.

Чтобы использовать генераторы необходимо подготовить изображения специальным образом. Нужно создать папки для изображений по количеству используемых классов. В каждую папку переписать изображения, относящиеся к этому классу.

👀Смотреть в  YouTube

#Keras | 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

🎥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

🎓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

🖥Анализ данных с использованием Python

Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек.

🧠Читать статью

#Данные | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

PyPDF2 - это библиотека для работы с PDF-файлами на Python. В нем есть функции для чтения и записи PDF-файлов, а также инструменты для извлечения содержащихся в них данных и манипулирования ими. Он идеально подходит для извлечения текста и изображений из PDF-файлов, объединения и разделения PDF-файлов, а также добавления аннотаций и полей форм в PDF-файлы.

#PyPDF2 #data_science | Просто Python

🎥 Профессия data scientist. Кто такой аналитик данных?

В последнее время в диджитал набирает популярность профессия data scientist — в новом выпуске рассказываем, какие задачи выполняет специалист и какими навыками нужно обладать

👀Смотреть в  YouTube

#data_science | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

Pydot — Эта библиотека помогает генерировать ориентированные и неориентированные графики. Он служит интерфейсом для Graphviz (написан на чистом Python). Вы можете легко показать структуру графиков с помощью этой библиотеки. Это пригодится, когда вы разрабатываете алгоритмы, основанные на нейронных сетях и деревьях решений.

#Pydot #data_science | Просто Python

🖥 Реально ли big data настолько круты?

Только ленивый не говорит, что работа с big data — профессия будущего. А автор даже больше скажет: это потребность «здесь и сейчас». До 2003 года мы создали столько петабайт данных, сколько сегодня производим каждые два дня.

🧠Читать статью

#big_data | Просто Python

🎥 Разведочный Анализ Данных | Машинное Обучение

В этом видео мы посмотрим на известный датасет Титаник и проведем небольшой Разведочный Анализ Данных. Я объясню что такое признаки, какие они бывают, мы определим ключевые признаки, уберем незначительные (для модели) признаки из датасета, научимся замещать несколько признаков путем объединения их в один, а так же заполним пропущенные значения.

👀Смотреть в  YouTube

#Data_Analysis | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science

SMAC-3 — Библиотека для последовательного выстраивания автоматизации машинного обучения.

#SMAC3 #data_science | Просто Python

🖥 EDA под другим углом

Будем честны, процесс довольно занудный, и чтобы выцепить хоть какие-то значимые инсайты про наши данные — требуется потратить достаточное количество времени активно используя любимую библиотеку визуализации.

🧠Читать статью

#EDA | Просто Python

🎥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

CatBoost — это библиотека градиентного бустинга, созданная Яндексом. Она использует небрежные (oblivious) деревья решений, чтобы вырастить сбалансированное дерево. Одни и те же функции используются для создания левых и правых разделений (split) на каждом уровне дерева.

#CatBoost #data_science | 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

🎥Pet-project в Data Science (простые идеи для проекта в IT)

Поговорим с вами о pet-проектах, как их выбирать, зачем они нужны и влияют ли при устройстве на работу. Также подкинем несколько идей проектов для лучшего понимая, что можно взять в работу.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | 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

🖥 Поиск объектов на изображении

Компьютерное зрение - удивительная область, которая позволяет компьютерам видеть и понимать мир через обработку изображений и видео. Одним из наиболее популярных инструментов для работы с компьютерным зрением является библиотека OpenCV. В этой статье мы рассмотрим, как использовать OpenCV для распознавания объектов на изображении.

🧠Читать статью

#OpenCV #machine_learning | Просто Python

🎥 Множественная Линейная Регрессия

Продолжаем тему Линейной Регрессии и на этот раз мы работаем с Множественной (Мультивариативной) Линейной Регрессией. Это когда у нас две или более независимых переменных определяют значение зависимой.

👀Смотреть в YouTube

#data_science | Просто Python