Python Learning

⚙️ DeepFace для распознавания лиц ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ SciKit-Image для обработки изображений ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO. 🗣️ Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🔥 Хотите научиться эффективно обрабатывать изображения с помощью нейронных сетей? Открытый урок по сверточным нейронным сетям (CNN) уже на подходе! 🛑 Пренебрежение обучением и применением сверточных нейронных сетей может привести к ряду проблем: 👉 Низкая точность распознавания изображений: Без правильного применения CNN ваши модели могут не справляться с выделением ключевых признаков на изображениях, что снижает точность распознавания объектов и классификации. 👉 Затруднения в обработке больших объемов данных: Без использования оптимизированных архитектур CNN ваша система может испытывать трудности с обработкой больших объемов изображений, что замедляет процесс анализа и требует значительных вычислительных ресурсов. 👉 Ограниченные возможности масштабирования: Без глубокого понимания архитектур CNN, таких как LeNet, AlexNet и VGGNet, ваши модели могут не справляться с задачами в условиях увеличивающейся сложности данных и ростом требований к производительности. 💡 Открытый урок по сверточным нейронным сетям поможет вам преодолеть эти трудности, предоставив знания о ключевых архитектурах и методах оптимизации. Вы научитесь использовать свертки, применять различные фильтры и эффективно обучать свои модели для улучшения точности и производительности. 📅 Присоединяйтесь к нашему открытому уроку "Сверточные нейронные сети: от AlexNet до EfficientNet", чтобы узнать, как решить эти проблемы и сделать процесс обработки изображений более эффективным! 🔍 Открытый урок проходит в рамках курса "Компьютерное зрение". На курсе вы также научитесь пользоваться современными фреймворками и библиотеками для работы с нейронными сетями и алгоритмами компьютерного зрения, такими как PyTorch, HuggingFace, OpenCV, Kornia, MMLab, Ultralytics, TensorRT, ResNet и EfficientNet, до самых современных Vision Transformers, таких как MViT и другие. Это значительно расширит ваш кругозор и подготовит вас к актуальным требованиям рынка. 🗓 Дата: 24 июня. 🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию] Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle. 🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle. 🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

🦾 Пора изучить фреймворк Django! Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и нестандартные практические решения. А еще сильные проекты для портфолио и карьерный сапорт! Пройдите тест, чтобы понять хватит ли у вас навыков для обучения. 📌У нас нет предзаписанных уроков. Занятия в OTUS – это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь. И самое главное – сможете практиковаться! 🎁 Успейте на курс "Django-разработчик"! Только до 23 июня скидка 10%, подробности у наших менеджеров - после прохождения теста они свяжутся с вами. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3BNJwa Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🦾 Пора изучить фреймворк Django! Забудьте о скучном обучении — на курсе "Django-разработчик" вас ждут настоящие челленджи и нестандартные практические решения. А еще сильные проекты для портфолио и карьерный сапорт! Пройдите тест, чтобы понять хватит ли у вас навыков для обучения. 📌У нас нет предзаписанных уроков. Занятия в OTUS – это онлайн-вебинары. Преподаватели-практики помогут погрузиться в теорию, обучат на реальных примерах, расскажут о необходимых в работе инструментах. Вы всегда сможете задать вопрос и получить обратную связь. И самое главное – сможете практиковаться! 🎁 Успейте на курс "Django-разработчик"! Только до 23 июня скидка 10%, подробности у наших менеджеров - после прохождения теста они свяжутся с вами. 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://clck.ru/3BNJwa Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ OpenCV для компьютерного зрения ℹ️ OpenCV имеет большой количество различных функций. Это делает ее отличным инструментом для программ компьютерного зрения в режиме реального времени. ✔️ Библиотека способна обрабатывать различные входные данные с визуальной информацией, взятой не только из изображений, но и из видеоданных. OpenCV может распознавать лица, почерк и объекты. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ PyCaret для машинного обучения ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения. ✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Что такое Tabula rasa и зачем это Python-разработчикам? Узнайте на практическом уроке от OTUS, где мы разберем: - best practices по настройке окружения для разработки свежего питонячьего проекта; - всевозможные инструменты и автоматизации, которые могут применяться в таком случае; - ответы на все возникающие вопросы. 🔥 Спикер Станислав Ступников — руководитель отдела разработки одной из крупнейших социальной сети России и опытный преподаватель. Встречаемся 3 июля в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! 🔴 Ссылка для регистрации: https://clck.ru/3BLpFf Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

⚙️ Seaborn для визуализации данных ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas. 🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Matplotlib для визуализации данных ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy. 🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

❓Зачем аналитику изучать Python и с чего начать? Python — один из самых популярных языков программирования, который используется во многих сферах, в том числе для анализа данных. Ждем вас на открытом практическом уроке «Основы Python» от OTUS, где вы вместе с опытным экспертом: - рассмотрите синтаксис Python; - разберете его основы; - узнаете про инструменты анализа данных, с которыми работают аналитики. Встречаемся 20 июня в 20:00 мск в преддверии старта курса «Python для аналитики». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS! 👉 Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://otus.pw/qu0p/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

⚙️ TensorFlow Learn для глубокого обучения ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google. 🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Sci-Kit Learn для разработки алгоритмов машинного обучения ℹ️ Sci-Kit Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. Sci-Kit Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных. 🗣️ Для многих Sci-Kit Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ Asyncio для работы с асинхронным кодом ℹ️ Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса async/await. 🗣️ Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности. ➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы. ✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

⚙️ concurrent.futures для одновременного выполнения операций ℹ️ Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности. ➡️ Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы. ✔️ Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻