Просто Python | Data science | ML | AI

🖥Оптимизация выборок в больших коллекциях MongoDB При работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникла необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции. 🧠Читать статью #Big_data | Просто Python

🎥Учим Базы Данных за 1 час! Самый нескучный урок по Базам Данных! Выучи за 1 час и больше никогда не бойся базы данных и языка SQL 👀Смотреть в YouTube #SQL | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Pygal — немного менее известный пакет для визуализаций, который, как и другие популярные пакеты, использует грамматику графики для построения своих изображений. Это относительно простой пакет из-за того, что все объекты на графике очень примитивные. Использование Pygal очень простое: 🔹Инициализация холста 🔹Форматирование объектов рисунка с использованием атрибутов 🔹Добавление данных к своей фигуре, используя figure.add() #Pygal #data_science | Просто Python

🖥Что внутри черного ящика: понимаем работу ML-модели с помощью SHAP Использование значений Шепли во фреймворке SHAP напоминает их классическое применение тем, что они отражают индивидуальное влияние признаков то есть — признаки не обязательно взаимодействуют друг с другом вместо этого каждый из признаков вносит независимый вклад в результаты работы модели 🧠Читать статью #machine_learning | Просто Python

300+ часов материалов, чтобы въехать в ML ( и немного хаков) В новой статье на Хабре Ваня Самсонов, руководитель продуктового направления ML ВКонтакте, представил самую актуальную инфу по машинному обучению и нейросетям, которая разбита на несколько блоков. Вы сможете прочитать исследования учёных, которые помогут увидеть масштаб развития AI с точки зрения науки, а также узнать об интересных лайфхаках, которые помогут хакнуть ChatGPT, достав из него всё самое интересное. Подробнее читайте на Хабре Просто Python

🖥НЕЙРОСЕТИ + PYTHON | Генерация изображений из текста В данном видео учимся взаимодействовать с нейросетью OpenAI и генирурем изображения из переданного текста с помощью Python. 👀Смотреть в YouTube #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science SymPy — как следует из названия, представляет собой библиотеку Python для символьных вычислений, которая в основном ориентирована на алгебраические вычисления. Многие специалисты по данным используют библиотеку SymPy для промежуточного математического анализа данных. Позже этот анализ может быть использован другими библиотеками машинного обучения. #SymPy #data_science | Просто Python

🖥PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения 2 Часть Broadcasting — появился лишь в одном из последних релизов. Многие операции в PyTorch теперь поддерживают broadcasting в привычном NumPy стиле. 🧠Читать статью #PyTorch | Просто Python

🎥ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ за 7 минут Что такое ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ и чем оно отличается от МАШИННОГО? Разберём в этом видео 👀Смотреть в YouTube #Deep_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Azure ML — Сервис машинного обучения на платформе Microsoft Azure, в котором можно выстраивать обработку данных в виде граф и проводить вычисления на удаленных серверах, с возможностью включения кода на языке Python и на других. #Azure_ML #data_science | Просто Python

🖥PyTorch — ваш новый фреймворк глубокого обучения 1 часть PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать. 🧠Читать статью #PyTorch | Просто Python

🎥GPT-4 Получил СУПЕРСПОСОБНОСТИ! Новые Функции Вывели Его на Новый Уровень! В этом видео мы пробуем плагины для ChatGPT (GPT-4) и это, явно, стоит увидеть! 👀Смотреть в YouTube #Ai | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Sktime – это инструментарий для машинного обучения на Python с открытым исходным кодом, разработанный специально для работы с временными рядами. Sktime расширяет API scikit-learn для решения задач временных рядов. В нем собраны все необходимые алгоритмы и инструменты преобразования для эффективного решения задач регрессии временных рядов, прогнозирования и классификации. #Sktime #data_science | Просто Python

🎥 Нейронные сети за 10 минут Что такое нейронные сети, и как они работают? Мы рассмотрим довольно простую нейросеть, но почти все принципы, о которых расскажет автор, также применимы для построения и более сложных современных нейросетей. 👀Смотреть в YouTube #Нейронные_сети | Просто Python

🖥Фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении 2 часть Во время перекрестной проверки многие модели обучаются и оцениваются. Действительно, количество элементов в каждом массиве вывода cross_validateявляется результатом одной из этих fit/ scoreпроцедур 🧠Читать статью #machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Shogun – это бесплатный набор инструментов с открытым исходным кодом, используемый для машинного обучения и реализованный на C ++. Он поддерживает интерфейс для нескольких языков (Python, Java, C #, Ruby и т.д.) и платформ (Linux, Windows, macOS). #Shogun #data_science | Просто Python

🎥DeepLearning | Что же такое нейронная сеть? Описание: 🔹 Предварительный просмотр серии 🔹 Что такое нейроны? 🔹 Знакомство со слоями 🔹 Почему слои? 🔹 Пример обнаружения границ 🔹 Подсчет весов и смещений 🔹 Нотация и линейная алгебра 🔹 Подведение итогов 🔹 Несколько заключительных слов 🔹 РеЛУ 👀Смотреть в YouTube #data_science | Просто Python

Записывайтесь на курс от Хекслета, пройдите 5 бесплатных уроков профессии и получите скидку 10% на курс! Мы заинтересованы в успешном трудоустройстве наших студентов — гарантируем стажировки от компаний-партнеров и участие в Карьерном треке. Вернем деньги, если после учебы не получилось найти работу🔝 На профессии «Python-разработчик» вы за 10 месяцев: ✔️ Научитесь работать с сетевыми запросами и овладеете навыком проектирования архитектуры приложений, сможете работать с чужим кодом и оформлять пул-реквесты в Open Source проектах. ✔️ Решите более 310 задач в браузере, создадите 4 проекта для портфолио на GitHub и выполните 150 тестовых заданий от наших партнёров. Оцените формат и решите, стоит ли продолжать! Вводные ознакомительные курсы профессии доступны бесплатно сразу после регистрации!

🖥Фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении 1 часть Этот модуль дает интуитивно понятное введение в очень фундаментальные концепции переобучения и недообучения в машинном обучении. Модели машинного обучения никогда не могут делать идеальные прогнозы: ошибка теста никогда не равна нулю. Этот провал происходит из-за фундаментального компромисса между гибкостью моделирования и ограниченным размером обучающего набора данных . 🧠Читать статью #machine_learning | Просто Python

🎓Python-пакеты для Data Science Fastai — Библиотека упрощает обучение быстрым и точным нейронным сетям, используя современные передовые методы. Библиотека основана на исследованиях в области передовых методов Deep Learning, проводимых на fast ai, и включает в себя «из коробки» поддержку моделей видения, текста, таблиц и коллабов (совместная фильтрация). #Fastai #data_science | Просто Python