📱 Задача на Python

Не можете решить — тогда самое время подтягивать знания с нашим курсом:
🔵 Основы программирования на Python

Пайтон топ?

⚡️ — Топ
🔥 — ...Смеётесь?

#memes

©🔔 Из чего состоит курс Proglib.academy: Алгоритмы и структуры данных

Раскрываем подробности важнейшего курса. Рассказываем, что вас ждет во время обучения на этом направлении.

➡️ 46 уроков, разбитых на следующие темы:

1️⃣ Алгоритмы и структуры данных

2️⃣ Дополнительные занятия к первому пункту

3️⃣ Сортировки

4️⃣ Динамическое программирование

5️⃣ Строки

6️⃣ Графы

7️⃣ Деревья

8️⃣ Сжатие данных

9️⃣ NP-трудные задачи

🔟 Эвристические алгоритмы

Эти знания подойдут как начинающим программистам, так и опытным специалистам, которые хотят перейти с мидла до сеньора

Забирайте «must have» курс для любого айтишника:
🔵 Алгоритмы и структуры данных

🗣️ Лучшие Python-библиотеки для машинного обучения

Собрали самые популярные и полезные библиотеки машинного обучения для Python.

TensorFlow — бэкенд-библиотека для разработки, обучения и развёртывания моделей глубокого обучения.

Keras — библиотека высокого уровня, которая работает поверх TensorFlow и других бэкендов, таких как Theano или Microsoft Cognitive Toolkit. Удобный интерфейс Keras позволяет разрабатывать и обучать модели глубокого обучения без ущерба для производительности.

Scikit-learn — одна из самых популярных библиотек машинного обучения в Python, потому что она предоставляет полный набор инструментов для предварительной обработки данных, выбора функций, обучения и оценки моделей.

NumPy — одна из универсальных библиотек для работы с массивами или большими коллекциями однородных данных.

Pandas — пакет, основанный на NumPy (поэтому для работы должны быть установлены оба пакета), но расширяющий его для одновременной работы с разными типами размеченных данных.

PyTorch — библиотека общего назначения для машинного обучения.

SciPy — библиотека для научных вычислений, которая содержит пакеты и модули для линейной алгебры, оптимизации изображений, интеграционной интерполяции, обработки сигналов и изображений, решения обыкновенных дифференциальных уравнений и других вычислительных задач.

Забирайте курс по Machine Learning:
🔵 Базовые модели ML и приложения