Набор инструментов Data Scientist: гайд по использованию основных функций sklearn с примерами кода.

Набор инструментов Data Scientist: гайд по использованию основных функций sklearn с примерами кода.

Набор инструментов Data Scientist: использование основных функций sklearn для достижения успеха Python имеет множество библиотек, которые делают его одним из наиболее часто используемых языков программирования. Большинство из них имеют схожие…

6 досадных ошибок Sklearn, которые вы можете совершать, и как их избежать

6 досадных ошибок Sklearn, которые вы можете совершать, и как их избежать

Научитесь избегать шести самых серьёзных ошибок, связанных с машинным обучением, которые новички часто совершают через Sklearn. Часто при работе Sklearn выдаёт большие красные сообщения об ошибках и предупреждения, когда вы…

Создайте свою собственную модель Transformer с нуля с помощью PyTorch

Создайте свою собственную модель Transformer с нуля с помощью PyTorch

В этом уроке мы создадим базовую модель Transformer с нуля, используя PyTorch. Модель Transformer, представленная Vaswani et al. в статье «Attention is All You Need» — это архитектура глубокого обучения, предназначенная для…

Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода (с помощью GAN)?

Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода (с помощью GAN)?

Как сгенерировать поддельные изображения, которые выглядят реальными, всего с помощью нескольких строк кода (с помощью GAN)? Вы когда-нибудь задумывались, как некоторые веб-сайты или приложения могут создавать реалистичные изображения людей, животных…

Шпаргалка scikit-learn: функции для машинного обучения

Шпаргалка scikit-learn: функции для машинного обучения

Шпаргалка scikit-learn: функции для машинного обучения Введение Не секрет, что наука о данных и машинное обучение стали важными компонентами современного делового ландшафта. С появлением искусственного интеллекта и растущим спросом на аналитику…

Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы

Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы

Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы Вступление Модели машинного обучения – это математические алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования.…

t-SNE с нуля (ft. NumPy)

t-SNE с нуля (ft. NumPy)

t-SNE с нуля (ft. NumPy) Я понял, что один из лучших способов по-настоящему понять любой статистический алгоритм или методологию – это реализовать его самостоятельно вручную. С другой стороны, написание этих…

MLOps. Советы и хитрости. 75 примеров кода

MLOps. Советы и хитрости. 75 примеров кода

Вступление MLOps, или операции машинного обучения, относятся к набору методов, которые оптимизируют разработку, развёртывание и обслуживание моделей машинного обучения. Эта статья призвана предоставить ценные советы и рекомендации по MLOps и…

Как я стал инженером по машинному обучению (ML) в 18 лет | Полная дорожная карта для начинающих

Как я стал инженером по машинному обучению (ML) в 18 лет | Полная дорожная карта для начинающих

Как я стал инженером по машинному обучению (ML) в 18 лет | Полная дорожная карта для начинающих В 18 лет я получил работу своей мечты в качестве инженера по машинному…

Контролируемое машинное обучение (ML): Ускоренный курс по обработке данных 2023

Контролируемое машинное обучение (ML): Ускоренный курс по обработке данных 2023

Интеграция данных и предварительная обработка данных в ML Подробное руководство по анализу данных для любого проекта машинного обучения от Кришны Манохара Вармы Индукури, Ника Беара Брауна Вступление В этом посте…

Визуализация цветов шума

Визуализация цветов шума

Вступление Шум может быть интересной темой, поскольку он, по-видимому, заложен в основу многих систем, таких как MRI, RADAR, SONAR, и GPS. Обычно это помеха, которая блокирует желаемый сигнал, но сегодня мы воспользуемся…

Топ-5 ресурсов для лёгкого изучения Глубокого Обучения с Подкреплением (ML)

Топ-5 ресурсов для лёгкого изучения Глубокого Обучения с Подкреплением (ML)

Год назад я почти ничего не знал об этой захватывающей области ML (Машинного Обучения), даже не догадывался о её потенциале. Сейчас же я участвую сразу в трёх направлениях исследований, связанных…

Градиентный спуск с помощью простого набора данных

Градиентный спуск с помощью простого набора данных

Вступление В этой статье я собираюсь продемонстрировать градиентный спуск в машинном обучении с помощью простого набора данных. Слово “Градиент” имеет несколько значений в зависимости от контекста, в котором оно используется.…

Освоение GPT-3: Полное руководство по тонкой настройке с помощью OpenAI, дополненное примерами

Освоение GPT-3: Полное руководство по тонкой настройке с помощью OpenAI, дополненное примерами

Вступление Прежде чем приступить к тонкой настройке модели GPT-3, важно понять, что такое языковая модель и как работает GPT-3. Языковая модель – это тип алгоритма искусственного интеллекта, который может генерировать…

Введение в Оптимизацию с ограничениями на SciPy.

Введение в Оптимизацию с ограничениями на SciPy.

1. Введение Оптимизация на SciPy Мы выполняем множество задач по оптимизации в нашей повседневной жизни: находим кратчайший или быстрейший маршрут, чтобы добраться до пункта назначения, готовим список дел с ежедневными…

Датасеты в открытом доступе

Датасеты в открытом доступе

Мы представляем вам огромный набор открытых датасетов для анализа данных. Mall Customers Dataset — данные посетителей магазина: id, пол, возраст, доход, рейтинг трат. (Вариант применения: Customer Segmentation Project with Machine Learning) Рост…

RoadMap для изучения Machine Learning 2023

<strong>RoadMap для изучения Machine Learning</strong> 2023

Что такое машинное обучение? RoadMap для изучения Machine Learning: Машинное обучение (ML) – это тип искусственного интеллекта (AI), который позволяет программным приложениям становиться более точными в прогнозировании результатов без явного…

5 генераторов синтетических данных на Python и как их использовать, когда вам не хватает данных

5 генераторов синтетических данных на Python и как их использовать, когда вам не хватает данных

В 2022 году ежедневно производилось 2,5 квинтиллиона байт (2,5 миллиона терабайт) данных. Сегодня это число стало еще больше. Но, по-видимому, этого недостаточно, потому что экосистема Python имеет множество библиотек для…