Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Сегодня у нас небольшой рассказ о Neuron, расширении для Visual Studio Code, которое является настоящей киллер-фичей для дата-сайнтистов. Оно позволяет совместить Python, любую библиотеку машинного обучения и Jupyter Notebooks. Подробнее под катом!
В этой статье мы создадим бота и интегрируем его в группу VK на Python 3.x Для тех, кто хочет написать простого бота для своего сообщества, умеющего определять команды и выводить соответствующий ответ
Полагаю, многим моим ровесникам знакома знакома ситуация, когда в общем чате, где довольно часто мелькает важная информация, расположилось около 30 активных собеседников, постоянно нагружающих базы данных Вконтакте своими сообщениями. При таких условиях маловероятно, что эту важную информацию увидят все. Так случается и со мной. Год назад было принято решение исправить это недоразумение.
Эта статья является продолжением вот этой. Перед прочтением настоятельно рекомендую ознакомится с ней если вы этого не сделали ранее. Сегодня вы узнаете:
В этом примере показано использование различных алгоритмов машинного обучения для завершения изображений. Цель состоит в том, чтобы предсказать нижнюю половину лица, учитывая его верхнюю половину. Первый столбец изображений показывает настоящие лица. Следующие столбцы иллюстрируют, как деревья (extremely randomized trees), метод k-ближайших соседей (k nearest neighbors/K-nn), линейная регрессия (linear regression) и RidgeCV (ridge regression complete) завершают нижнюю половину этих лиц.
Пост о скрипте, который скачивает видео с youtube и распознает в нем текст. Начать решил сразу с практической реализации. «Vdudictionary» — Скрипт сборщика сборника цитат героев «Вдудь» на Python. Юрий Дудь и его проект «Вдудь» не нуждается в представлении. Самые горячие интервью, которые интересно смотреть. Юрий Александрович умеет сделать интересное шоу, независимо от того, знаете ли Вы героя конкретного выпуска, являетесь его фанатом или впервые слышите это имя.
Машинное обучение становится доступнее, появляется больше возможностей применять эту технологию, используя «готовые компоненты». Например, Transfer Learning позволяет использовать накопленный при решении одной задачи опыт для решения другой, аналогичной проблемы. Нейросеть сначала обучается на большом объеме данных, затем — на целевом наборе.
В данной статье мы изучим несколько аспектов SVM:
Сейчас боты стали обыденностью и находятся на каждом шагу, но если тебе нужен свой бот в социальной сети вконтакте, то это легко реализовать.
Пришла пора исполнить свой гражданский долг – заплатить налоги. Платить налоги мы будем через портал Госуслуги. В личный кабинет портала Госуслуг будем входить с помощью электронной подписи (терминология портала Госуслуг ), т.е. имея на руках сертификат, полученный в аккредитованном удостоверяющем центре (УЦ), и закрытый ключ. И то и другое я храню на токене PKCS#11 с поддержкой российской
Я работаю разработчиком в hh.ru, и мне хочется перейти в датасайнс, но пока не хватает навыков. Поэтому в свободное от работы время я изучаю машинное обучение и стараюсь решать практические задачи из этой области. Недавно мне подкинули задачу по кластеризации наших резюме. Пост будет о том, как я решал её при помощи агломеративной иерархической кластеризации. Если не хочется читать, но интересен результат, то можно посмотреть сразу демо.
Объем данных, доступных в Интернете, постоянно растет как по количеству, так и по форме. И эти данные очень часто бывают нужны для обучения ИИ. Большая часть этих данных доступна через API, но в то же время многие ценные данные по-прежнему доступны только через парсинг.
В данном руководстве будут рассмотрены несколько вариантов получения данных.
Машинное и глубокое обучение стали новой эффективной стратегией, которую для увеличения доходов используют многие инвестиционные фонды. В статье я объясню, как нейронные сети помогают спрогнозировать ситуацию на фондовом рынке — например, цену на акции (или индекс). В основе текста мой проект, написанный на языке Python. Полный код и гайд по программе можно найти на GitHub. Другие статьи по теме читайте в блоге на Medium.
На прошлой неделе был опубликован перевод статьи двухлетней давности Анализ производительности WSGI-серверов: Часть вторая, где незаслужено был обделен славой uWSGI.
Необходимо срочно перепроверить тесты!
Крохотный компьютер Raspberry — замечательная вещь. Я использовал Raspberry Zero W в паре проектов в течение последнего полугода. Подкупила простота протипирования и откатки различных идей. А теперь вот факультативно заинтересовал вопрос, потянет ли сей девайс полноценную сверточную сетку? [Спойлер — потянет, но есть забавые нюансы]. Кому интересна тема — добро пожаловать под кат. Осторожно, будет много котиков!
Так вот, сообщество, прошу предоставить мне шанс удивить вас с третьего раза, в предыдущем решении я задействовал питон, думал вот тут привлеку внимание знатоков и мне сразу скажут, да зачем это делать, вообще есть же регулярные выражения — сделал и все там точно будет работать, этот наш питон может выдать и поболее скорости.
Привет, сообщество разработчиков, надо довести дело до конца. В предыдущем моем опусе был вызов показать как можно использовать язык Пролог, да и показать что бы это было забавно. Превратить это в упражнение. Попробую продолжить выпендриваться демонстрировать.
Мой сын заинтересовался программированием на Python, и у меня появился вопрос – есть ли сегодня возможность купить книгу для ребёнка в качестве самоучителя? Самоучители для взрослых детям не подходят – мотивации продираться самостоятельно через учебники программирования и у взрослых не всегда хватает, а у ребёнка скучное «академическое» изложение вообще может убить весь интерес к предмету на пятой странице. К счастью, на момент написания статьи (конец 2018 года) выбор оказался весьма широк – есть как переводные, так и отечественные книги, нацеленные на детскую и подростковую аудиторию. В ходе поиска, отсеяв книги по Python 2, я смог найти 10 свежих книг по Python 3 для детей, изучил каждую их них вживую в офлайн-магазинах, и результатами своих изысканий хочу поделиться с вами в статье под катом.