Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Мы продолжаем публикацию адаптации руководства DataCamp по использованию Python для разработки финансовых приложений. Первая часть материала рассказывала об устройстве финансовых рынков, акциях и торговых стратегиях, данных временных рядов, а также о том, что понадобится для начала разработки. Теперь, когда вы уже больше знаете про требования к данным, разобрались с понятием временных рядов и познакомились с pandas, пришло время глубже погрузиться в тему финансового анализа, который необходим для создания торговой стратегии. Jupyter notebook этого руководства можно скачать здесь.
Преобразование ISO-даты из строки в объект datetime.datetime (или datetime.date), наверное, одна из самых распространенных и постоянных задач в web-разработке на Python. Количество способов сделать это просто поражает воображение
Определение понятия "связанный список", как создать его и как с ним работать.
Учимся решать задачи по принципу "разделяй и властвуй"
Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.
Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого распространения, которые восстанавливают входной сигнал на выходе. Внутри у них имеется скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель. Автоэнкодеры конструируются таким образом, чтобы не иметь возможность точно скопировать вход на выходе. Обычно их ограничивают в размерности кода (он меньше, чем размерность сигнала) или штрафуют за активации в коде. Входной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки.
Предлагаю продолжить добрую традицию, которая началась в пятницу чуть больше месяца назад. Тогда я поделилась с вами вводной статьёй о том, для чего нужно машинное обучение в страховой компании и как проверялась реалистичность самой идеи. Сегодня будет её продолжение, в котором начинается самое интересное — тестирование алгоритмов.
Для того, чтобы лучше понимать, как работают автоэнкодеры, а также чтобы в последствии генерировать из кодов что-то новое, стоит разобраться в том, что такое коды и как их можно интерпретировать.
В прошлой части мы уже обсуждали, что такое скрытые переменные, взглянули на их распределение, а также поняли, что из распределения скрытых переменных в обычных автоэнкодерах сложно генерировать новые объекты. Для того чтобы можно было генерировать новые объекты, пространство скрытых переменных (latent variables) должно быть предсказуемым. Вариационные автоэнкодеры (Variational Autoencoders) — это автоэнкодеры, которые учатся отображать объекты в заданное скрытое пространство и, соответственно, сэмплить из него. Поэтому вариационные автоэнкодеры относят также к семейству генеративных моделей.
В прошлой части мы познакомились с вариационными автоэнкодерами (VAE), реализовали такой на keras, а также поняли, как с его помощью генерировать изображения. Получившаяся модель, однако, обладала некоторыми недостатками В этой части мы посмотрим, как можно лишь совсем немного усложнив модель преодолеть обе эти проблемы, и заодно получим возможность генерировать картинки новых цифр в стиле другой цифры – это, наверное, самая интересная фича будущей модели.
О чём могут «рассказать» законы распределения случайных величин, если научиться их «слушать» Законы распределения случайных величин наиболее «красноречивы» при статистической обработке результатов измерений. Адекватная оценка результатов измерений возможна лишь в том случае, когда известны правила, определяющие поведение погрешностей измерения. Основу этих правил и составляют законы распределения погрешностей, которые могут быть представлены представлены в дифференциальной (pdf) или интегральной (cdf) формах. К основным характеристикам законов распределения относятся: наиболее вероятное значение измеряемой величины под названием математическое ожидание (mean); мера рассеивания случайной величины вокруг математического ожидания под названием среднеквадратическое отклонение (std). Дополнительными характеристиками являются – мера скученности дифференциальной формы закона распределения относительно оси симметрии под названием асимметрия (skew) и мера крутости, огибающей дифференциальной формы под названием эксцесс (kurt). Читатель уже догадался, что приведенные сокращения взяты из библиотек scipy. stats, numpy, которые мы и будем использовать.