Обзор пакетов для визуализации данных на Python

26 апреля 2019
python data visualization

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
gan python keras tutorial

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 нейросеть на python с нуля, не используя никаких библиотек для нейросетей. Если у вас еще нет своей нейронной сети, вот всего лишь…

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…

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

22 января 2019

16 бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению

Популярная тенденция в сфере онлайн-образования — массовые открытые онлайн-курсы (Massive open online-courses, MOOC). Появились бесплатные курсы по машинному обучению и data science. Они доступны каждому и основаны на образовательных программах…

Предобученные модели распознавания эмоций EmoPy выложили в открытый доступ

10 января 2019
EmoPy распознавание эмоций

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 Inception-v3 c Python API на CPU

21 декабря 2018
туториал распознавание изображений tensorflow

Распознавание изображений предобученной моделью Inception-v3 c Python API на CPU

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…

Open source инструмент на Python для выбора признаков нейронной сети

11 декабря 2018
выбор признаков нейронной сети питон

Open source инструмент на Python для выбора признаков нейронной сети

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
transfer-learning-keras

Реализация Transfer learning с библиотекой Keras

Для большинства задач компьютерного зрения не существует больших датасетов (около 50 000 изображений). Даже при экстремальных стратегиях аугментации данных трудно добиться высокой точности. Обучение таких сетей с миллионами параметров обычно…

Дерево решений: метод «белого ящика» в машинном обучении

20 ноября 2018
дерево решений

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,…

Градиентный спуск: всё, что нужно знать

20 ноября 2018
градиентный спуск метод

Градиентный спуск: всё, что нужно знать

Градиентный спуск — самый используемый алгоритм обучения, он применяется почти в каждой модели машинного обучения. Градиентный спуск — это, по сути, и есть то, как обучаются модели. Без ГС машинное обучение не…

FaceNet — пример простой системы распознавания лиц с открытым кодом Github

16 ноября 2018

FaceNet — пример простой системы распознавания лиц с открытым кодом Github

Распознавание лица — последний тренд в авторизации пользователя. Apple использует Face ID, OnePlus — технологию Face Unlock. Baidu использует распознавание лица вместо ID-карт для обеспечения доступа в офис, а при…

Сверточная нейронная сеть на PyTorch: пошаговое руководство

26 октября 2018
pytorch bigraph

Сверточная нейронная сеть на PyTorch: пошаговое руководство

В предыдущем вводном туториале по нейронным сетям была создана трехслойная архитектура для классификации рукописных символов датасета MNIST. В конце туториала была показана точность приблизительно 86%. Для простого датасета, как MNIST,…

Туториал по PyTorch: от установки до готовой нейронной сети

22 октября 2018
pytorch туториал

Туториал по PyTorch: от установки до готовой нейронной сети

Если вы уже пробовали создавать собственные глубокие нейронные сети с помощью TensorFlow и Keras, то, вероятно, знакомы с чувством разочарования при отлаживании этих библиотек. Хотя они имеют API на Python,…

Туториал: создание нейросети для анализа настроений в комментариях c Keras

9 октября 2018
keras нейронаня сеть на python

Туториал: создание нейросети для анализа настроений в комментариях c Keras

Keras — популярная библиотека глубокого обучения, которая внесла большой вклад в коммерциализацию глубокого обучения. Библиотека Keras проста в использовании и позволяет создавать нейронные сети с помощью лишь нескольких строк кода…

Как создать чат-бота с нуля на Python: подробная инструкция

4 октября 2018
как создать чат бота на python

Как создать чат-бота с нуля на Python: подробная инструкция

Аналитики Gartner утверждают, что к 2020 году 85% взаимодействий клиентов с сервисами сведется к общению с чат-ботами. В 2018 году они уже обрабатывают около 30% операций. В этой статье мы расскажем, как создать…

TensorFlow туториал. Часть 3: работа с данными

26 сентября 2018
tensorflow анализ и работа с данными

TensorFlow туториал. Часть 3: работа с данными

Пора переходить к работе с реальными данными! Мы будем работать с дорожными знаками Бельгии. Дорожный трафик — понятная тема, но не помешает уточнить, какие данные включены в датасет, перед тем…

Прогнозирование фондового рынка на Python с помощью Stocker

10 сентября 2018
прогнозирование рынка на python

Прогнозирование фондового рынка на Python с помощью Stocker

Прогнозирование фондового рынка — это заманчивый «философский камень» для специалистов по анализу данных, которые мотивированы не столько стремлением к материальной выгоде, сколько самой задачей. Ежедневный рост и падение рынка наводят…

Анализ данных на Python — построение модели фондового рынка со Stocker

3 сентября 2018
Stock market prediction python

Анализ данных на Python — построение модели фондового рынка со Stocker

В Data Science легко увлечься разнообразием данных и бесплатными инструментами с открытым исходным кодом. Проведя немного времени с финансовой библиотекой quandl и библиотекой прогнозирования Prophet, я решил попробовать исследовать несколько…