Python Дайджест. Выпуск 437

В данной статье я расскажу вам историю "как я до этого дошёл" и мы рассмотрим основные преимущества данной библиотеки. Все полезные ссылки вы найдёте в конце статьи.

«How I Met Your Mother», season 6, ep. 7 Коля любит циклы. Толя любит циклы. Оля любит циклы. Все любят циклы. И Сережа тоже. Один Мамба их не любит. И вот почему.

Под катом вас ждёт чертёж установки, блок-схемы агента, работающего методом проб и ошибок, а также визуализации, видеоролики и, конечно, код. Материалом делимся к старту нашего флагманского курса по Data Science.

Агент-критик Softmax оптимизирует выработку энергии в моделируемой по реальным данным меняющейся среде освещения.

У нас есть несколько способов понимания данных. Зачастую, когда мы анализируем их, то думаем о визуализации в последнюю очередь. Тем не менее, наш разум устроен так, что нам нужна визуальная форма вещей, которые мы хотим исследовать. Поэтому визуализация необходима не только для представления каких-то выводов, но и для выявления закономерностей мира.

При работе с распределенными базами данных, возникают задачи, которые ввиду технических ограничений сложно или невозможно решить с помощью всем привычного пакета Pandas на Python. Решением может стать использование распределенных вычислений Spark и его собственных DataFrame.

В работе аналитика данных часто приходится использовать наборы данных, загружаемые из открытых источников. Рассмотрим простой пример использования конвейера для таких задач.ETL, сокращение от extract-transform-load, представляет собой серию процессов, которые включают в себя сбор данных, их обработку и хранение в безопасном и доступном месте. Конвейеры ETL (ETL pipeline) позволяют упростить эти процессы с максимальной эффективностью и минимальными издержками.Рассмотрим пошаговую реализацию конвейера ETL с использованием модулей Python.

Представление документа в виде простого текста понадобится для анализа его содержимого: индексирования и поиска, классификации, предварительной проверки.

Зачастую, для создания виртуальных ассистентов используются подходы на основе машинного обучения и, конечно, подходы на основе правил. Оба (в большей степени машинное обучение) полагаются на исходные данные, которыми обычно являются человеческие диалоги. При этом, не учитывается фактор того, что пользователи диалоговых систем не будут общаться с ними так же как с реальными людьми.

В StarCraft II есть встроенные боты, и все с ними хорошо, за исключением того, что они немного тупые, но речь пойдет не о них. В 2017 году разработчик игры компания Blizzard Entertainment опубликовала API, позволяющий создавать внешних ботов. Однако, по какой-то странной причине Blizzard рассматривает этот API как сугубо исследовательский проект, где боты должны сражаться только друг с другом. Нормальной возможности поиграть человеку с ботами они почему-то не сделали, хотя многие геймеры рассматривают ботов как довольно неплохой инструмент тренировок.

Существует множество проверенных решений, основанных на разных алгоритмах. Этот пример использует элементы машинного обучения, текущий уровень развития инструментов, позволяет с минимальными усилиями решать "бытовые задачи". В качестве меры сходства - косинусное сходство. Сравнение многомерных массивов (изображение в цифровом пространстве), ресурсоемкий процесс, поэтому, применяем обученную свёрточную нейронную сеть для уменьшения размерности с учетом важных пространственных признаков. Библиотека keras содержит готовые модели под разные задачи, этот пример задействует архитектуру VGG16 обученную на данных imagenet. Вход в сеть (N, 224, 224, 3), выход (1, 512).

В Python 3.10 имплементирован своего рода оператор switch — что-то вроде него. Оператор switch в других языках, таких как C или Java, выполняет простой матчинг значения переменной и исполняет код в зависимости от этой величины. Он может использоваться просто, как обычный оператор switch, но способен на гораздо большее.

Значительное количество задач, предусматривающих обучение глубоких нейронных сетей, можно решить на отдельном компьютере, обладающем единственным, сравнительно мощным и быстрым GPU. Но бывает так, что нужно что-то помощнее. Например — данные могут просто не поместиться в память, доступную на отдельной машине. Или окажется, что имеющееся «железо» просто не «потянет» некую задачу. В результате может возникнуть необходимость в горизонтальном масштабировании вычислительных мощностей.

Недавно понадобилось мне подключить мой проект (сайт на WordPress, Телеграм-канал, ВК группу) к фильтру матов и озадачился я предложениями, которые выдает интернет. Поэтому решил проанализировать те, что смог найти и составить личный список, который, надеюсь поможет коммунити Хабра.

Спойлер: найдено всего два сервиса и если знаете еще, то пишите в комментариях.