Легкий способ парсинга новостных статей на Python
Парсим новостные статьи с использованием библиотеки BeautifulSoup и создаем резюме статьи с помощью пакета Gensim.
Машинное обучение и искусственный интиллект на примере задач и решений на Python.
Парсим новостные статьи с использованием библиотеки BeautifulSoup и создаем резюме статьи с помощью пакета Gensim.
В статье рассматривается использование библиотеки newspaper3k на языке Python для вебскрейпинга новостных статей.
В данной статье рассматриваются представления списков и словарей, функции zip и enumerate, генераторы с примерами из Keras.
Библиотека машинного обучения позволяет решать много сложных задач. Представляем обзор лучших ML-библиотек Python, популярных в 2021 году.
Рассматриваем, чем отличаются обнаружение и распознавание лиц изображениях. Также разбираем нужные библиотеки и пример кода на Python.
Сегодня мы с вами научимся писать код для обнаружения лиц на изображениях и видео, а также для распознавания движения.
В этом уроке мы узнаем, как синтезировать речь, научим Python читать PDF-файлы и даже переведем и озвучим их!
В этой статье мы разберем 12 идей проектов на Python, которыми можно пополнить свое портфолио. Все идеи — из разных областей. Также в каждом разделе будут приведены полезные советы.
Рассматриваем функции pandas для работы с датасетами: count(), idxmin() и idxmax(), cut(), pivot_table(), nsmallest() и nlargest().
В этом руководстве мы расскажем, как быстрее и проще всего получить твердое представление о машинном обучении.
Вы когда-нибудь задумывались, как работает Amazon Alexa или Google Translate? В основе работы этих и многих других систем лежит глубокое обучение.
В 17 части серии статей про использование AI в игре Starcraft II мы обучаем и тестируем новую модель глубокого обучения.
Продолжение серии статей про AI в игре Starcraft II. Здесь мы усложняем логику принятия решений для получения новых данных для обучения.
Добро пожаловать в пятнадцатую часть серии статей про использование искусственного интеллекта в игре Starcraft II. Здесь мы увеличим возможности выбора для нашего AI.
Рассказываем, что из себя представляет глубокое обучение, как оно развивалось, а также — каковы карьерные перспективы в этой области.