Python / Нейросети и глубокое обучение

17 бесплатных курсов по машинному обучению, data science, анализу данных и python на русском языке

30 августа 2023

free machine learning data science analysis python courses

17 бесплатных курсов по машинному обучению, data science, анализу данных и python на русском языке

Бесплатные курсы по машинному обучению, data science, анализу данных и python основаны на образовательных программах от ведущих университетов — МФТИ, Stanford, Harvard, John Hopkins. Большинство курсов по машинному обучению представлены…

PandasAI: анализ данных с помощью языковых моделей

25 июня 2023

PandasAI: анализ данных с помощью языковых моделей

PandasAI – библиотека, позволяющая выполнить базовый анализ данных с помощью запросов на естественном языке. Пользователь указывает один или несколько датафреймов и текстовый запрос, а ответ получает в форме нового датафрейма,…

Texformer: оценка 3D-позы на основе трансформера

7 ноября 2021

Texformer: оценка 3D-позы на основе трансформера

Texformer — фреймворк для оценки 3D-позы по одному изображению с использованием архитектуры трансформера. Точность восстановления позы у Texformer выше, чем у state-of-the-art моделей на основе сверточных нейросетей. Архитектура модели приведена…

В MIT разработали вероятностную систему оценки предвзятости ИИ

16 августа 2021

В MIT разработали вероятностную систему оценки предвзятости ИИ

SPPL — open-source язык вероятностного программирования, разработанный в MIT и нацеленный на точную оценку степени предвзятости искусственного интеллекта в отношении определенных групп людей. SPPL реализован на Python и в 3000…

Python-библиотеки для визуализации кода

30 июня 2021

Python-библиотеки для визуализации кода

В статье приводится обзор трех open-source библиотек Python для визуализации кода, которые помогут разработчикам наглядно визуализировать исполнение написанного кода. Эти библиотеки являются более простыми в установке и использовании аналогами модуля…

NLPAug: Python-библиотека для аугментации текстовых данных

14 июня 2021

NLPAug: Python-библиотека для аугментации текстовых данных

Python-библиотека NLPAug позволяет устранить дисбаланс между классами данных в текстовых датасетах путем замены слов на синонимы, двойного перевода и других методов. Использование библиотеки повышает эффективность нейросетей, оперирующих с текстами, без…

GraphGallery: библиотека для графовых нейросетей на PyTorch и TensorFlow

2 марта 2021

GraphGallery: библиотека для графовых нейросетей на PyTorch и TensorFlow

GraphGallery — это библиотека для обучения и тестирований графовых нейросетей. В GraphGallery реализованы состязательные атаки на графовые нейросети. Библиотека совместима с PyTorch, TensorFlow 2.x, Pytorch Geometric (PyG) и Deep Graph Library (DGL).…

Обзор пакетов для визуализации данных на Python

26 апреля 2019

Обзор пакетов для визуализации данных на Python

Есть много способов построения графиков на Python, но какой из них лучше? Когда вы делаете визуализацию, важно задать несколько вопросов о цели построения графика: пытаетесь ли вы создать первичное представление…

Туториал: создание простой GAN на Python с библиотекой Keras

25 февраля 2019

Туториал: создание простой GAN на Python с библиотекой Keras

В этом туториале я расскажу о генеративно-состязательных нейронных сетях (GAN) не прибегая к математическим деталям модели. Далее будет показано, как написать собственную простую GAN на Python с Keras, которая сможет…

Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

14 февраля 2019

Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

Из статьи вы узнаете, как написать свою простую нейронную сеть на python с нуля, не используя никаких библиотек для нейросетей. Если у вас еще нет своей нейронной сети, вот всего…

Вакансия Data scientist: вопросы и задачи на собеседовании

28 января 2019

вакансию data scientist - как проходит собеседование

Вакансия Data scientist: вопросы и задачи на собеседовании

Предложение вакансии Data scientist на рынке труда постоянно растет, количество соискателей тоже. Возможностей для входа в эту профессию много — курсы по специальности помогут получить необходимые знания. Блог Acing AI…

Предобученные модели распознавания эмоций EmoPy выложили в открытый доступ

10 января 2019

Предобученные модели распознавания эмоций EmoPy выложили в открытый доступ

EmoPy — набор инструментов для распознавания эмоций на Python, который содержит несколько моделей с открытым исходным кодом, показывающих точность до 92% для трех эмоций и 68% для семи. Модели предлагается…

Обучение Inception-v3 распознаванию собственных изображений

28 декабря 2018

Обучение Inception-v3 распознаванию собственных изображений

В моем предыдущем посте мы увидели, как выполнять распознавание изображений с помощью TensorFlow с использованием API Python на CPU без какого-либо обучения. Мы использовали предобученную модель Inception-v3, которую Google уже…

Нейросеть Pet Detector присылает SMS, если кот хочет домой. Код доступен на Github

25 декабря 2018

Нейросеть Pet Detector присылает SMS, если кот хочет домой. Код доступен на Github

Что делать, если ваш кот не выражает свое желание выйти за дверь громким мяуканьем и часами ждет под дверью, пока вы его не заметите? Для решения этой проблемы разработчик EdgeElectronics создал…

Распознавание изображений предобученной моделью c Python API в Tensorflow

21 декабря 2018

туториал распознавание изображений tensorflow

Распознавание изображений предобученной моделью c Python API в Tensorflow

Это самый быстрый и простой способ реализовать распознавание изображений на ноутбуке или стационарном ПК без какого-либо графического процессора, потому что это можно сделать лишь с помощью API, и ваш компьютер…

FeatureSelector: инструмент для подбора признаков нейросети

11 декабря 2018

FeatureSelector: инструмент для подбора признаков нейросети

Поиск и выбор наиболее полезных признаков в датасете — одна из наиболее важных частей машинного обучения. Ненужные признаки уменьшают скорость обучения, ухудшают возможности интерпретации результатов и, что самое важное, уменьшают…

Реализация Transfer learning с библиотекой Keras

22 ноября 2018

Реализация Transfer learning с библиотекой Keras

Transfer Learning — одно из направлений исследований в машинном обучении, которое изучает возможность применения знаний, полученных при решении одной задачи, к другой. Для большинства задач компьютерного зрения не существует больших…

Дерево решений: метод «белого ящика» в машинном обучении

20 ноября 2018

Дерево решений: метод «белого ящика» в машинном обучении

Дерево решений — логическая схема, позволяющие получить окончательное решение о классификации объекта после ответов на иерархически организованную систему вопросов. Стоит сказать, большинство высоко результативных решений на Kaggle — комбинация XGboost-ов,…