Анимация графиков в Python за 4 шага

Создание динамики в визуализации данных позволяет рассказать историю более выигрышно. Это несложно, если вы используете Python. Для построения в этой статье мы воспользуемся данными по распространению COVID-19 в США – в настоящий момент именно в США наибольшее количество заболевших (сейчас уже почти 1 млн человек). ПОДРОБНЕЕ

Новые архитектуры нейросетей

Новые архитектуры нейросетей Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется» В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области. Статья не претендует на полноту охвата и ПОДРОБНЕЕ

Обзор библиотеки Datatable в Python

datatable Установка Считывание данных Преобразование объекта Frame Свойства Frame Сводная статистика Обработка данных Сохранение Заключение Данные, с которыми вы работаете, уже настолько большие, что вы часами ждёте их загрузки? Пора осваивать новый инструмент, который избавит вас от долгого ожидания —datatable! “В период до 2003 года в ПОДРОБНЕЕ

Квантовые вычисления для всех

Квантовые вычисления. Наряду с квантовой запутанностью и квантовой телепортацией это модное учёное словечко широко распространено в научной фантастике и научно-популярных СМИ. Но что оно в действительности означает? Квантовые вычисления — это очень, очень трудоёмкая линейная алгебра, и следовательно у неё не так много ресурсов для повседневного применения ПОДРОБНЕЕ

Алгоритм XGBoost: пусть он царствует долго! |

Хоть с того момента и прошло 15 лет, я до сих пор помню первый день на моей первой работе. Я только-только выпустился из ВУЗа и начал работать в глобальном инвестиционном банке аналитиком. В первый день я постоянно поправлял галстук и нервно вспоминал всё, чему меня ПОДРОБНЕЕ

Какие десять книг про науку о данных и искусственный интеллект стоит прочитать в 2020

Чтобы стать экспертом в какой-либо области, нужно взять на себя обязательство учиться и быть последовательным в достижении своих целей. И это справедливо для всех профессий, будь то сфера ИИ, инженерии или даже медицины. Получение знаний очень важно для развития навыков, т.к. это поднимает уровень вашей ПОДРОБНЕЕ

Автоматизация скриптов на Python при помощи AWS Lightsail

В своей работе специалиста по данным я осознал, насколько необходимо автоматизировать любой и каждый аспект рабочего процесса. Когда большинство людей слышит слова “наука о данных”, в основном они думают о машинном обучении и ИИ. А я точно могу сказать, что, на самом деле, основное время ПОДРОБНЕЕ

Как легко оптимизировать Jupyter Notebook. Часть 2

Руководство для начинающих о том, как сделать Jupyter Notebook быстрее, мощнее и круче Часть 1, Часть 2 Магические команды (Magic) Magic — это отличные команды, упрощающие нашу жизнь при решении определенных задач. Часто похожи на команды Unix, но реализованы на Python. Магических команд в Python великое множество! Существует 2 ПОДРОБНЕЕ

Подбор важности фич для k-nearest neighbors (ну или других гиперпараметров) спуском похожим на градиентный

Экспериментируя с простейшей задачкой машинного обучения я обнаружил, что интересно было бы подобрать в довольно широком диапазоне значения 18 гиперпараметров одновременно. В моём случае всё было на столько несложно, что задачку можно было бы взять и грубой компьютерной силой. Обучаясь чему-то мне бывает очень интересно ПОДРОБНЕЕ

Алгоритм Гровера - квантовые вычисления

Задача Предположим, у нас есть крупная база данных из N элементов. Мы хотим найти один из элементов, например p, по ID, скажем w. Используя классические вычисления, нужно было бы проверить около N/2 элементов, чтобы найти совпадение с w, а в худшем случае и все N. ПОДРОБНЕЕ