5 незаменимых функций Pandas для Data Science
Рассматриваем функции pandas для работы с датасетами: count(), idxmin() и idxmax(), cut(), pivot_table(), nsmallest() и nlargest().
Как изучить Machine Learning на практике: учебный план
В этом руководстве мы расскажем, как быстрее и проще всего получить твердое представление о машинном обучении.
Введение в глубокое обучение: пошаговое руководство
Вы когда-нибудь задумывались, как работает Amazon Alexa или Google Translate? В основе работы этих и многих других систем лежит глубокое обучение.
Python AI в StarCraft II. Часть XVII: продолжаем обучение
В 17 части серии статей про использование AI в игре Starcraft II мы обучаем и тестируем новую модель глубокого обучения.
Python AI в StarCraft II. Часть XVI: изменение визуализации
Продолжение серии статей про AI в игре Starcraft II. Здесь мы усложняем логику принятия решений для получения новых данных для обучения.
Python AI в StarCraft II. Часть XV: увеличиваем вариативность
Добро пожаловать в пятнадцатую часть серии статей про использование искусственного интеллекта в игре Starcraft II. Здесь мы увеличим возможности выбора для нашего AI.
Что такое глубокое обучение и как оно работает
Рассказываем, что из себя представляет глубокое обучение, как оно развивалось, а также — каковы карьерные перспективы в этой области.
Python AI в StarCraft II. Часть XIV: совершенствуем разведку
В данной статье мы будем работать над улучшением разведки и логики в целом.
Python AI в StarCraft II. Часть XIII: улучшенная версия
До настоящего момента мы занимались тестированием базовой модели построения нейронной сети. И она оказалась успешной, поэтому теперь мы готовы расширить возможности самого AI и, возможно, исправить некоторые проблемы.
Python AI в StarCraft II. Часть XII: используем нейросетевую модель
Двенадцатая часть серии статей про применение AI в Starcraft II. Тестируем нашу нейронную сеть и анализируем результаты ее работы.
