ML

Машинное обучение и искусственный интиллект на примере задач и решений на Python.

NaN в Python
ML, Основы

NaN в Python

В этой статье мы разберем 4 способа обнаружить значения NaN в Python. Для этого будем использовать NumPy и Pandas. Также остановимся на разнице между NaN и None — в этом необходимо разобраться, чтобы эффективно очищать и анализировать данные.

ML

Учебник по Pandas для начинающих

Наш учебник по pandas охватывает все основные понятия и демонстрирует различные функции библиотеки. Туториал предназначен для начинающих, имеющих базовые знания языка Python и не имеющих опыта работы с pandas.

ML

Практическое руководство по Theano

Вероятно, вы уже где-то слышали о Theano, но что именно это такое: язык программирования? Компилятор? Библиотека Python? На самом деле, это все перечисленное: Theano был разработан для компиляции, реализации и оценки математических выражений очень эффективным способом.

ML

Нововведения PyTorch 2.0

Ознакомьтесь с последней версией PyTorch, которая стала более быстрой, более питонизированной и более динамичной.

Большая панда
ML, Модули

Как создать Pandas DataFrame

В этом кратком руководстве мы рассмотрим два метода создания Pandas DataFrame: ввод значений вручную и создание датафрейма на основе значений, импортированных из файла (например, CSV).

ML, Книги

Новые книги по машинному обучению

Машинное обучение — одно из самых популярных и востребованных направлений для питонистов. В этой статье мы собрали для вас самые новые книги по машинному обучению для начинающих и опытных специалистов.

ML

Введение в PyTorch

Введение в PyTorch, знакомство с основными компонентами этого фреймворка. Для примера разберем задачу классификации изображений с использованием набора данных CIFAR10.

Прокрутить вверх