Рубрика «jupyter notebook»

в 12:15, , рубрики: jupyter, jupyter notebook, python, виртуальное окружение

Так сложилось, что программный пакет Jupyter как бы не в курсе о существовании виртуальных окружений Python, ключевого инструмента изоляции среды в Python. Информация по этой теме в Сети крайне разрознена. В этой статье собраны все известные автору способы обхода / смягчения этой проблемы; надеюсь, кому-то она поможет не тратить столько дней на задачу, которая должна была быть простой.

Архитектура системы Jupyter сложна. Подробнее можно почитать в документации Jupyter, в документации jupyter_server, в Читать полностью »

в 15:36, , рубрики: Julia, jupyter notebook, numpy, python для анализа данных, scipy, зачем учить python, как устроена нейросеть, машинное обучение, ручная реализация нейросети, стандарты в ии

Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. 

В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.

Как Python стал удобным языком для искусственного интеллекта

Читать полностью »

в 18:21, , рубрики: jupyter, jupyter notebook, markdown, mathematica, Nintendo Switch, ppt, wljs, Wolfram, гироскоп, презентация

PS: репост художественного перевода материала по причине проблем с лицензированием оригинальной статьи в Towards Data Scienсe.

Как удержать Земную ось!?

Как удержать Земную ось!?

PDF-а достаточно?

Анимации и свистоперделкиЧитать полностью »

в 10:16, , рубрики: analytics, jupyter notebook, numpy, pand, python3, seaborn

В данной статье будет рассказано о некоторых методах библиотек Python, с помощью которых можно производить анализ данных, писать аналитические запросы к набору данных, визуализировать необходимую информацию в виде графиков и гистограмм.

Для примеров использования методов библиотек Python взят готовый датасет с информацией о пользователях онлайн-кинотеатра, о фильмах и их рейтинге. Будут использованы три библиотеки: Pandas, Numpy для аналитических запросов и Seaborn для визуализации.

1. Обработка данных

1.1 Импортирование файлов

Читать полностью »

в 15:16, , рубрики: data analysis, jupyter notebook, pandas, pip, python, UV, venv

Введение

Привет! Меня зовут Женя и я работаю аналитиком данных. В этой статье я бы хотел рассказать начинающим аналитикам о том, как правильно настроить окружение для работы с Python. Когда я только начинал заниматься анализом данных, концепция питоновского виртуального окружения вводила меня в ступор, и здесь я постараюсь показать, что в ней нет ничего сложного.

Для этого мы:

  1. Установим Python

  2. Создадим и активируем виртуальное окружение при помощи базовых инструментов pip и venv

  3. В качестве примера установим библиотеки notebook и pandas

  4. Читать полностью »

в 12:15, , рубрики: AI, deeplearning, jupyter notebook, machinelearning, math, nlp, numpy, pandas, python, tfidfvectorizer

Как модели видят наш текст?

Когда начинаешь погружаться в сферу NLP, сразу задумываешься, как модели представляют себе наш текст/наши слова? Ведь не логично бы звучало, если модель обрабатывала наши слова, как обычную последовательность букв. Это было бы не удобно и не понятно(как проводить операции со словами?).

Есть разные методы преобразования слов. Один из самых известных для не самых сложных моделей: TF-IDF.

Как работает TF-IDF?

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) — это метод, который преобразует слова в числовые векторы, что делает их более понятными для моделей машинного обучения.

Читать полностью »

в 10:13, , рубрики: data science, jupyter notebook, machine learning, skillfactory, Блог компании SkillFactory, искусственный интеллект, Лайфхаки для гиков, машинное обучение, Программирование, расширения

10 полезных расширений для дата-сайентистов - 1


Каждый специалист по Data Science тратит большую часть своего времени на визуализацию данных, их предварительную обработку и настройку модели на основе полученных результатов. Для каждого исследователя данных именно эти моменты – самая сложная часть процесса, поскольку хорошую модель можно получить при условии, что вы точно выполните все эти три шага. И вот 10 очень полезных расширений Jupyter Notebook, которые помогут вам выполнить эти шаги.

Читать полностью »

в 11:41, , рубрики: C, c++, jupyter notebook, openocd, REMCU, stm8l, программирование микроконтроллеров, Производство и разработка электроники, Электроника для начинающих

Jupyter Notebook — любимый инструмент-среда для data scientist'ов, аналитиков, инженеров, математиков, студентов и даже для нас — самых обычных ученых в экспериментальной физике.

Этот инструмент предназначен для работы с интерпретируемыми языками и удобного графического представления данных. Долгое время мы просто считали на нем, используя Python и математические библиотеки (numpy, SciPy, matplot и т.д.). Но оказывается данная среда не так проста и имеет гораздо больший потенциал. Очень неожиданно, но Jupyter позволяет легко манипулировать электронными устройствами на микроконтроллерах, может служить чем-то вроде REPL среды для МК только без слабенького MicroPython и внушительной поддержкой переферии чипа, причем все это почти из коробки.

Эксперименты с микроконтроллерами в Jupyter Notebook - 1

Читать полностью »

в 18:41, , рубрики: 3d, geodata, jupyter notebook, mantaflow, paraview, pyvista, visualization, vtk, визуализация данных

Данная публикация это начало цикла статей. Если вам интересно, скажите об этом, а если не интересно, цикл на этом и закончится, тогда просто смотрите ниже список необходимого программного обеспечения и примеры.

Это не пошаговое руководство по визуализации трех- и четырехмерных данных, а подход к тому, как и чем это можно сделать и, притом, сделать качественно. Вероятно, многие из нас бывали в ситуациях, когда уже есть подготовленные с большим трудом данные, которые необходимо визуализировать, но неизвестно, как же это сделать так, чтобы не испортить все впечатление от выполненной работы. Существует много коммерческого программного обеспечения для этих целей, но мы будем рассматривать исключительно Open Source программы.

Tambora Volcano, Indonesia

Читать полностью »

в 8:20, , рубрики: Google, Google Colaboratory, Hannibal Lecter, javascript, jupyter notebook, machine learning, TensorFlow, tensorflow-js, машинное обучение

Google Colab — это бесплатный облачный сервис на основе Jupyter Notebook. Google Colab предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере, даёт бесплатный доступ к невероятно быстрым GPU и TPU. Заранее предупрежу, что у него есть некоторые ограничения, поэтому вы не сможете использовать его для production.

С помощью Google Colab вы можете легко обучить свою модель за считанные секунды. Он поддерживает Python (2/3) из коробки, так что всё должно быть хорошо, верно?

Молчание вентиляторов. Google Colab, Javascript и TensorflowJS - 1

Читать полностью »

123
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js