🤖 ИИ, машинное обучение и анализ данных |
Статья «10 популярных библиотек Python для машинного обучения и анализа данных» рассказывает о самых необходимых инструментах: - Taipy – позволяет быстро создавать прототипы и готовые фуллстек-приложения.
- Pandas – необходима на начальных этапах разработки для загрузки, очистки, преобразования и анализа данных.
- Numpy – обеспечивает эффективную работу с массивами, предобработку и научные вычисления.
- Statsmodel – библиотека для статистического анализа, включая описательную статистику, статистические тесты, анализ временных рядов.
- YData Profiling – автоматизирует этап исследовательского анализа данных, обеспечивая поиск пропущенных значений, корреляций, распределений.
- Scikit–learn – одна из самых популярных библиотек машинного обучения, включает модели кластеризации, регрессии, классификации.
- Keras – библиотека для создания нейронных сетей, упрощает реализацию и ускоряет процесс разработки.
- TensorFlow – библиотека для работы с нейронными сетями, широко используется в исследованиях и промышленности.
- XGBoost – популярный алгоритм градиентного бустинга, часто используется в соревнованиях по анализу данных.
- CatBoost – специализированный алгоритм для данных с категориальными признаками.
|
Taipy предоставит удобный и наглядный интерфейс |
В комментариях приведены еще несколько менее известных, но полезных инструментов: - PyMC – позволяет строить и анализировать байесовские модели.
- CausalPy – работа с причинно-следственными моделями на Python.
- flaml – автоматизация машинного обучения и подбора гиперпараметров.
- hummingbird – компиляция моделей машинного обучения в Tensorflow для оптимизации производительности.
- mljar-supervised – автоматизация процесса обучения с учителем.
- modAL – фреймворк для модульного активного обучения.
- Neuraxle – библиотека для создания конвейеров обработки данных и моделей машинного обучения.
- HyperGBM – автоматическая настройка гиперпараметров для градиентного бустинга.
- poniard – автоматизация машинного обучения с кросс–валидацией.
- autogluon – автоматизирует машинное обучение для разных типов данных.
- skrub – упрощает предобработку данных, автоматизирует этапы очистки и преобразования.
|
⚙️ Эффективное использование GPU |
Материал «Использование GPU в эпоху ИИ: необходимый минимум знаний» расскажет обо всем, что нужно знать Python-разработчику о возможностях и особенностях GPU: - Различия в архитектуре и использовании CPU и GPU. Это важно знать при выборе аппаратной платформы для задач, требующих параллельных вычислений.
- Понимание важности и преимуществ использования GPU для приложений ИИ и машинного обучения.
- Обзор типов GPU инстансов в AWS и их применения. Пригодится при развертывании приложений ИИ и машинного обучения в облаке AWS.
- Практические советы по настройке среды разработки с использованием GPU.
- Обзор платформы CUDA и способов ее использования для программирования GPU, включая базовые команды и примеры кода. CUDA нужна для ускорения вычислений с использованием GPU.
- Конкретные примеры ускорения вычислений на GPU с помощью параллельных алгоритмов – для сложения векторов, генерации изображений, обучения нейросетей.
|
🤖 Бесплатные курсы по разработке ИИ |
Вводный курс по искусственному интеллекту от Гарвардской школы инженерии и прикладных наук рассматривает все основные технологии современного ИИ – от распознавания речи, почерка и изображений до машинного перевода и медицинской диагностики. Программа познакомит: - С реализацией на Python алгоритмов поиска, классификации, оптимизации, обучения с подкреплением и т. д.
- С использованием библиотек машинного обучения в Python.
- С принципами проектирования интеллектуальных систем.
Другие бесплатные курсы по ИИ: Еще больше ссылок – в нашей подборке лучших бесплатных курсов по ИИ и машинному обучению. |
Marimo.io – интерактивный блокнот нового поколения, который предоставляет пользователям возможность создавать интерактивные веб-приложения из своих Python-программ. Подходит для анализа и визуализации данных, машинного обучения и создания интерактивных приложений (например, курсов с тестами и примерами кода или игр). Демонстрация основных возможностей – в этом видео. |
Marimo – интересная альтернатива Google Colab |
PY4WEB – новый конкурент Django и Flask, фреймворк для быстрого создания веб-приложений, эффективно использующих базы данных. Основные преимущества: - Производительность. PY4WEB использует различные методы для повышения производительности, включая высокопроизводительный сервер, кэширование данных и оптимизацию запросов к базе данных.
- Простота использования. Имеет интуитивно понятный API, который позволяет разработчикам быстро и легко создавать веб-приложения. Для фронтенда используются Vue.js и Bulma (CSS-фреймворк).
- Поддержка мобильных устройств. PY4WEB использует адаптивный дизайн, который позволяет приложениям выглядеть и работать хорошо на различных устройствах, включая смартфоны, планшеты и настольные компьютеры.
PY4WEB можно использовать для создания самых разных веб-приложений, включая: - Сайты любой сложности – от простых лендингов до сложных многостраничных порталов с динамическим контентом.
- CMS – позволяет создать систему управления контентом для блога, форума или корпоративного портала.
- Бизнес-приложения – на основе PY4WEB можно быстро разработать CRM, систему управления запасами или онлайн-магазин.
Подробные туториалы по созданию приложений с PY4WEB – здесь. |
Панель управления проектами PY4WEB |
Если вам уже случалось натыкаться на объяснение, которое оставляет больше вопросов, чем дает ответов («Монада над категорией K — это моноид в моноидальной категории эндофункторов End(K)»), рекомендуем видео, где рассказывается о монадах, объясняется, как это все работает в Python, и стоит ли использовать такой эзотерический подход при наличии механизма обработки исключений. Монада в программировании – это абстрактный концепт, который представляет собой тип данных с определенными операциями, позволяющими обрабатывать значения внутри этого типа данных. В Python (в отличие от Haskell, Scala, Clojure, F# и Erlang) монады не являются встроенной концепцией, но их можно реализовать с помощью классов и методов. Монада обычно имеет два основных свойства: - Unit – функция, которая принимает значение и возвращает монаду, содержащую это значение.
- Bind – функция, которая принимает монаду и функцию, применяемую к значению внутри монады, и возвращает новую монаду.
Функтор – сочетание значения и механизма его обработки. Эндофунктор – разновидность функтора, которая возвращает объект той же структуры. Моноид – множество с бинарной ассоциативной операцией и единичным элементом. |
Статья «Обзор связных списков и основных операций над ними» подробно рассказывает о связных списках и методах работы с ними: - Связный список – упорядоченная последовательность элементов данных, хранящаяся в несмежных участках памяти.
- Каждый элемент списка (узел) содержит данные и ссылку на следующий элемент.
- У связных списков есть преимущества (в сравнении с обычными массивами) – динамический размер, эффективные доступ, вставка и удаление за O(1).
- Реализовать связный список в Python можно с помощью Node и LinkedList.
Разбираются основные операции (добавление элемента, вывод списка, перебор элементов) и дополнительные – реверс списка, вставка по значению, удаление элемента. |
Бесплатный краткий курс Python Threading научит работать с многопоточностью в Python и покажет, как: - Запустить функцию в новом потоке, используя класс Thread.
- Расширить класс Thread для запуска кода в дочернем потоке, переопределив метод run().
- Сделать код потокобезопасным, используя блокировку Lock для взаимного исключения.
- Ограничить доступ с помощью семафора Semaphore, задавая максимальное количество потоков.
- Вернуть данные из потока, храня их в переменной экземпляра при расширении класса Thread.
- Организовать передачу данных между потоками-производителями и потоками-потребителями через очередь Queue.
- Остановить поток с помощью события Event, устанавливая его флаг.
Автор также написал исчерпывающие гайды по многопроцессности, асинхронности, конкурентности и параллелизме. На этом все, увидимся через неделю! |
|
|
Вы получили это письмо, потому что подписались на нашу рассылку. Если вы больше не хотите получать наши письма, нажмите здесь.
|
|
|
|
