Нейронные сети в Python: От Sklearn до PyTorch и вероятностных нейронных сетей
В этом материале мы рассмотрим различные концепции, связанные с реализацией нейронных сетей при помощи Sklearn и PyTorch. Многие нейронные сети давно превосходят человеческие возможности в различных задачах обработки изображений и естественного языка. Например, нейронная сеть, обученная на хорошо известной наборе изображений ImageNet, определяет разницу между различными породами собак, ошибаясь в 4,58% случаев. А средний человек ошибается в среднем в 5% случаях.
Пишем калькулятор на Python с помощью Flet
В современном мире кроссплатформенность стала неотъемлемой частью разработки приложений. Однако, с таким разнообразием фреймворков, выбор подходящего инструмента для достижения этой цели может быть затруднительным.
GIL станет необязательным в Python 3.13
GIL (он же Global Interpreter Lock) может быть отключен в Python версии 3.13. Пока эта возможность является экспериментальной.
pip vs conda: сравнение двух пакетных менеджеров
Если вы используете Python для задач в области data science, то, вероятно, знакомы с двумя популярными пакетными менеджерами: pip и conda. Но, возможно, у вас возникали вопросы:
match-case в Python и почему он не так прост
Некоторые до сих пор утверждают, что Python не нуждается в синтаксисе "switch-case". Даже сам Гвидо не поддерживал его добавление. Однако почему он все же появился в версии 3.10? Причина может быть найдена в названии. Новый функционал называется "match case", а не "switch case", как в большинстве языков программирования.
Использование библиотеки missingno для поиска и визуализации пропусков в данных
Исследование и подготовка данных — важные этапы в любом data science. Учебные наборы данных часто создаются таким образом, чтобы упростить работу с ними. Однако в реальном мире данные обычно не идеальны: они могут содержать ошибки, неточности, пропуски и другие проблемы.
Прогнозирование временных рядов в Python
Анализ временных рядов (Time series analysis, TSA) – это метод изучения характеристик целевой переменной во времени, где время является независимой переменной.
