Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Когда памяти вагоны и/или dataset небольшой можно смело закидывать его в pandas безо всяких оптимизаций. Однако, если данные большие, остро встает вопрос, как их обрабатывать или хотя бы считать. Предлагается взглянуть на оптимизацию в миниатюре, дабы не вытаскивать из сети гигантские датасеты. В качестве датасета будем использовать хабрастатистику с комментариями пользователей за 2019 г., которая является общедоступной благодаря одному трудолюбивому пользователю: dataset
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Эта книга предназначена для разработчиков МО и энтузиастов глубокого обучения, интересующихся искусственным интеллектом и желающих освоить метод обучения с подкреплением. Прочитайте эту книгу и станьте экспертом в области обучения с подкреплением, реализуя практические примеры в работе или вне ее. Знания в области линейной алгебры, математического анализа и языка программирования Python помогут вам понять логику изложения материала.
Около 3 лет назад я перешел с C# разработки на Python. Два с половиной года я пытался найти инструмент, который был бы похож на NCrunch по удобству в ежедневной работе. В какой-то момент я забил забил на unit-тестирование, и писал код, прогоняя тесты на CI. Но идея никак не уходила из головы. Хотелось создать инструмент, который бы значительно упрощал разработку с помощью тестов, при этом, рекомендовать его коллегам и друзьям. Полгода разработки, и активное использование на собственных проектах, вызывает желание показать продукт сообществу.
Продолжение цикла статей о создании небольшого робота. В этот раз речь пойдет о создании копии робота в симуляции, которую предлагают визуальные ROS-среды rviz и gazebo (далее «редакторы»). Работа в редакторах будет вестись на виртуальной машине, образ которой был ранее предоставлен для скачивания (образ). Так как речь идет о симуляции, построении модели, сам робот-тележка не понадобится.