Решил использовать python для своей программы. Изучил базовое программирование на Python. Что теперь? Сообщество Python создало множество библиотек и фреймворков, чтобы мы могли с легкостью осваивать другие области. Вот несколько обязательных библиотек для начала работы. Для научных вычислений, машинного обучения и науки о данных: NumPy http://www.numpy.org Numpy является основой для большинства научных программ. Он предоставляет некоторые расширенные математические..

Библиотека NumPy и ее возможности В этой статье я хочу предоставить идеальные знания о массиве NumPy и о том, почему он полезен для науки о данных. Numpy - очень важная фундаментальная библиотека для науки о данных и машинного обучения. Ранее у Python не было специального пакета для числовых вычислений. Поэтому программистам приходилось сталкиваться с множеством трудностей при выполнении своих задач. В 1995 году группой SIG (matrix sig) был создан специальный пакет массивов. Это..

Интернет наводнен статьями и сообщениями для определения языка текстов, а затем для его перевода на любой другой язык с использованием моделей машинного обучения или глубокого обучения LSTM, переноса моделей преобразования обучения, таких как BERT, GPT-2 и т. д., и построения глубокой нейронной сети. для разработки собственной модели перевода. Но если вы не хотите писать длинные коды и разрабатывать собственные алгоритмы, то есть определенные библиотеки Python, которые пригодятся для..

Pandas - один из инструментов машинного обучения, который используется для очистки и анализа данных. Он имеет функции, которые используются для изучения, очистки, преобразования и визуализации данных. Теперь давайте разберемся и узнаем больше о пандах- 1. Введение в Pandas Pandas - это пакет Python с открытым исходным кодом, созданный на основе Numpy, разработанный Уэсом МакКинни . Он используется как один из важнейших инструментов очистки и анализа данных. Он..

Основные шаги, используемые для построения модели, одинаковы для всех методов моделирования. Создание высококачественных прогностических моделей требует много времени из-за процесса настройки при поиске оптимальных параметров модели и часто требуется для повторного использования моделей в будущем. Важно следовать стандартным методологиям и лучшим отраслевым практикам. Ниже приведены некоторые общие этапы процесса прогнозного моделирования. 1. Извлечение данных 2. Очистка данных 3...