Просто Python | Data science | ML | AI

🖥  Как создать бота в стиле Alexa и Siri с помощью Python и OpenAI Хотите создать голосового ИИ-помощника наподобие Alexa и Siri? Предлагаем пошаговое руководство по разработке виртуального ассистента, воспринимающего человеческую речь и отвечающего на вопросы. 🧠Читать статью #Ai #OpenAI | Просто Python

Мы рады представить вам бесплатный курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML». LightAutoML — это передовой фреймворк для автоматического построения моделей машинного обучения, разработанный специалистами Sber AI Lab. Серия коротких лекций и семинаров позволит вам познакомиться с функционалом библиотеки и сразу же начать практическое применение полученных знаний для создания высокоэффективных моделей. Вы познакомитесь с различными модулями LightAutoML, включая автоматический выбор моделей, предварительную обработку данных, оптимизацию гиперпараметров и построение ансамблей моделей для решения широкого спектра задач машинного обучения. Приглашаем вас присоединиться к курсу по LightAutoML и погрузиться в мир автоматизированного машинного обучения прямо сейчас! 🔹 Курс «Автоматическое машинное обучение с помощью LightAutoML» 🔹 LightAutoML на GitHub Реклама. Публичное акционерное общество «Сбербанк России», ПАО Сбербанк ИНН 7707083893

🎓 Python-пакеты для Data Science Модуль Requests предоставляет возможность управления HTTP-запросами при помощи языка Python. Инструментарий библиотеки широкий и рассчитан на все случаи взаимодействия с web-приложениями. Код, написанный с применением Requests, не является громоздким, легко читается, а функции и методы наглядно настраиваются под специфические нужды. Модуль разработан с учетом потребностей современных web-разработчиков и актуальных технологий. Многие операции автоматизированы, а ручные настройки сведены к минимуму. Для понимания инструментария библиотеки перечислим ее основные возможности: 🔸 поддержка постоянного HTTP-соединения и его повторное использование; 🔸 применение международных и национальных доменов; 🔸 использование Cookie: передача и получение значений в формате ключ: значение; 🔸 автоматическое декодирование контента; 🔸 SSL верификация; 🔸 аутентификация пользователей на большинстве ресурсов с сохранением; 🔸 поддержка proxy при необходимости; 🔸 загрузка и выгрузка файлов; 🔸 стриминговые загрузки и фрагментированные запросы; 🔸 задержки соединений; 🔸 передача требуемых заголовков на web-ресурсы и др. #Requests #data_science | Просто Python

🖥  Как использовать GPT-3 для поиска и рекомендаций текстового контента Общий обзор по генерации векторов GPT-3 для анализа сходства документов. Научимся вычислять косинусное сходство и на его основе определять максимально похожие документы. 🧠Читать статью #Ai #GPT #OpenAI | Просто Python

🎥  Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer: в чём разница? | Профессии в Data Science Чем отличаются Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer? Эти профессии часто путают, но на самом деле между этими специализациями достаточно четкие различия. Чем занимается каждый из этих специалистов? Смотрите ролик, чтобы узнать! 👀Смотреть в  YouTube #Data_Science  | Просто Python

🖥  GraphSAGE: как масштабировать графовые нейронные сети до миллиардов соединений GraphSAGE - это алгоритм обучения с индуктивным представлением, который применяется для работы с графами. Посмотрим, как он работает, и сравним его с аналогичными инструментами, чтобы выявить преимущества и недостатки. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

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

🖥  Как освоить машинное обучение Чтобы самостоятельно освоить машинное обучение, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Можно обойтись бесплатными роликами на YouTube, онлайн-руководствами и советами практикующих специалистов МО. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

🎥  Разбогатей с помощью Python и нейросети Stable Diffusion | Deforum | Создание анимационных видео ⚡️ Практика Python ⚡️ Разбираемся как создавать крутые, анимационные ролики, которые собирают миллионы просмотров в Instagram, TikTok и других социальный сетях с помощью нейросети Stable Diffusion, Deforum и Python. 👀Смотреть в  YouTube #StableDiffusion | Просто Python

🖥  Разведочный анализ данных в одной строке кода В программировании важно уметь пользоваться инструментами, которые обеспечивают удобное выполнение сложных функций. Сегодня познакомимся с разведочным анализом данных и полезной библиотекой sweetviz. 🧠Читать статью #sweetviz #data_science | Просто Python

🖥  Как работает обратное распространение в нейронных сетях Обратное распространение используется для эффективного обучения нейронных сетей посредством цепного правила. Рассмотрим особенности этого процесса. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

🖥  Как работает обратное распространение в нейронных сетях Обратное распространение используется для эффективного обучения нейронных сетей посредством цепного правила. Рассмотрим особенности этого процесса. 🧠Читать статью #Ai | Просто Python

🖥 Asyncio 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. Asyncio используется для создания различных асинхронных фреймворков Python, которые предлагают библиотеки подключения к базам данных, распределенные очереди задач, высокопроизводительные сетевые и веб-серверы и многое другое. В библиотеку встроен ряд высокоуровневых и низкоуровневых API. Основные моменты: 🔸 Позволяет контролировать подпроцессы, распределять задачи по очередям, выполнять сетевой ввод-вывод и межпроцессное взаимодействие, а также синхронизировать параллельный код. 🔸 Объединение библиотек и кода на основе обратных вызовов с помощью синтаксиса async/await и низкоуровневых API. 🔸 Включает в себя набор высокоуровневых API для одновременного запуска сопрограмм Python и полного контроля над их выполнением. 🔸 Упрощает работу с асинхронным кодом. 🔸 Поддерживает создание циклов событий и управление ими, реализуя эффективные протоколы передачи данных. #Asyncio | Просто Python

На связи Admin. Выпускаем кракена на свет. Бот готов, осталось лишь открыть доступ вам, чтобы вы ощутили функционал на полную. Мы уже загрузили порядка 300 курсов, и это только начало! Каждый месяц, наш второй бот-парсер, будет обновлять курсы и добавлять новые! В самом боте присутствует подписка, она оплачивается единоразово. Мы добавили подписку, так как не можем содержать всего бота за наш счет, цена демократична, учитывая что у вас будет доступ ко всем популярным курсам от лучших школ, и в честь запуска еще сделали скидку Ботом также можно пользоваться бесплатно, но через реферальную систему. Т.е вы приглашаете своего друга, и получаете за него бесплатный курс. Ссылка на бота: @free_oxfordbot Нашел баг в боте? Присылай на @seller1346 и получи бесплатный курс!

🖥  Как писать идеальные конспекты по науке о данных Предлагаем несколько практических советов по написанию конспектов при изучении науки о данных. Следуя им, вы сможете эффективно понимать и усваивать сложнейшие концепции, которые пригодятся в дальнейшей работе. 🧠Читать статью #Data_Science | Просто Python

🎥  Как использовать Pandas с Pandera для проверки ваших данных в Python Подсказок по вводу и аннотаций недостаточно, когда вы используете pandas для анализа данных в Python. Вам нужна проверка! Сегодня я покажу вам, как работать с Pandera, чтобы быстро и легко проверять ваши фреймы данных. 👀Смотреть в  YouTube #Pandas | Просто Python

❗️Больше не нужно платить бешеные деньги для того чтобы изучить фотошоп❗️ Миллион слитых курсов по дизайну и графике уже ждут тебя по ссылкам ниже: 👌⬇️🤫 ⤷NeuroEffect (44 курса) ⤷Blender (113 курса) ⤷Photoshop (236 курсов) ⤷Pro Create (111 курсов ) ⤷3D Max (345 курсов) ⤷After Effects (164 курса) ⤷Figma (425 курса) ⤷Не упусти, подписывайся.

🔥 Scrapy — Простой скрапинг сайтов Scrapy является фреймворком, что прекрасно подойдет для скрапинга веб сайтов. Он без особых проблем справляется с самыми популярными случаями веб скрапинга, среди которых: 🔸Многопоточность; 🔸Веб-краулер для перехода от ссылке к ссылки; 🔸Извлечение данных; 🔸Проверка данных; 🔸Сохранение в другой формат/базу данных; 🔸Многое другое. Главное отличие между Scrapy и другими популярными библиотеками, такими как Requests или BeautifulSoup, заключается в том, что он позволяет решать обычные задачи веб скрапинга при помощи самых элегантных solving. К недостаткам Scrapy можно отнести и тот факт, что начать ему обучаться бывает довольно сложно.

🖥  Управление зависимостями в Python: файл pyproject.toml Познакомимся с файлом pyproject.toml, рассмотрим его практическое применение и возможности в управлении зависимостями в проектах Python. 🧠Читать статью #pyproject | Просто Python

🖥  Как перевести код R в Python с помощью ChatGPT Научимся переводить код с языка программирования R на Python и наоборот. Для этой цели воспользуемся возможностями ChatGPT и на примерах рассмотрим принцип действия. 🧠Читать статью #ChatGPT | Просто Python