Машинное обучение и искусственный интиллект на примере задач и решений на Python.
В этой статье мы разберем 4 способа обнаружить значения NaN в Python. Для этого будем использовать NumPy и Pandas. Также…
Когда вы начинаете новый проект, связанный с данными, вы редко получаете данные в идеальном для анализа состоянии. Поэтому в начале…
В этом руководстве мы рассмотрим, как развернуть модель машинного обучения (ML) на AWS Lambda с помощью Serverless Framework и выполнить…
Keras - это простая в использовании, но мощная библиотека глубокого обучения для Python. В этом посте мы построим простую конволюционную…
Наш учебник по pandas охватывает все основные понятия и демонстрирует различные функции библиотеки. Туториал предназначен для начинающих, имеющих базовые знания…
Вероятно, вы уже где-то слышали о Theano, но что именно это такое: язык программирования? Компилятор? Библиотека Python? На самом деле,…
Одной из важных функций, которую может выполнять Python, является автоматическая обработка цифровых изображений, которая может быть выполнена с помощью Pillow.
Ознакомьтесь с последней версией PyTorch, которая стала более быстрой, более питонизированной и более динамичной.
Pandas AI интегрирует возможности генеративного искусственного интеллекта в Pandas, делая классические датафреймы библиотеки Pandas диалоговыми.
Pandas - очень популярная библиотека Python для анализа данных. Она предоставляет множество функций и методов, ускоряющих подготовку данных и работу…
В этом кратком руководстве мы рассмотрим два метода создания Pandas DataFrame: ввод значений вручную и создание датафрейма на основе значений,…
Мощные инструменты машинного обучения и блестящие средства визуализации могут привлекать внимание, но в основе большинства проектов по работе с данными…
Машинное обучение - одно из самых популярных и востребованных направлений для питонистов. В этой статье мы собрали для вас самые…
Очистка данных - это процесс удаления, добавления или изменения данных для их анализа или других задач машинного обучения.
Введение в PyTorch, знакомство с основными компонентами этого фреймворка. Для примера разберем задачу классификации изображений с использованием набора данных CIFAR10.