🌍 Анализ спутниковых изображений с использованием Python 1 часть: Теоретическое и практическое руководство по вычислению и визуализации NDVI 🚀
Современные технологии дистанционного зондирования позволяют анализировать окружающую среду с высокой точностью. В данной статье подробно рассмотрим принципы работы с многоспектральными спутниковыми изображениями, алгоритмы обработки данных и их интерпретацию с применением Python. Основное внимание будет уделено вычислению индекса NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) и его визуализации. 📊🌿
🔥 Синтетические данные для машинного обучения: как научить ИИ придумывать реальность? 🤖
В мире машинного обучения данные — это нефть. Чем больше данных, тем лучше обучается модель. Но что, если реальных данных недостаточно? Например, вам нужно узнать, как температура почвы меняется с глубиной и временем суток. Вы могли бы выкопать яму и измерять вручную, но это дорого, сложно и долго.
📊 Предсказание оценок студентов с помощью линейной регрессии 🎓1 часть
Как предсказать успех студента в учебе? Один из методов — анализ данных с помощью линейной регрессии. В этой статье разберем, как с помощью Python можно построить модель, которая прогнозирует итоговые оценки студентов на основе нескольких факторов: