Live coding | Python | Машинное обучение | Математика | ML

Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Он используется в различных областях, таких как медицина, финансы, образование и многие другие. Однако, с развитием технологий ИИ возникают этические и социальные вопросы, которые требуют серьезного обсуждения и регулирования. Одним из основных этических вопросов, связанных с развитием ИИ, является вопрос о приватности и безопасности данных. Сбор и анализ больших объемов данных может привести к нарушению частной жизни людей и угрозе их безопасности...

Если у вас нет практического опыта в программировании и ваши знания на эту тему размыты, не отчаивайтесь. В этом документе мы расскажем, с чего начать и какими шагами следует руководствоваться, чтобы стать востребованным программистом с нуля. 1. Выберите язык программирования Прежде чем начать программировать, важно выбрать язык программирования, который лучше всего подходит для вашего проекта. Некоторые языки программирования хорошо подходят для создания веб-приложений, другие нужны для разработки мобильных приложений, а еще другие могут быть полезны для научных вычислений...

Содержание: 1.1 Общая информация 1.2 Генеральная совокупность и выборка 1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные 1.4 Меры центральной тенденции 1.1 Общая информация Будем работать в Jupyter notebook. используем библиотеки numpy, pandas, matplotlib, scipy Импортируем библиотеки: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy %matplotlib inline Используем данные из kaggle, базу данных Титаника: https://www.kaggle.com/competitions/titanic train = pd...

Книга "Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение" представляет собой исчерпывающее руководство по различным вычислительным и статистическим методам, которые необходимы для эффективной обработки данных, научных исследований и передовых разработок. Она предназначена для читателей, уже знакомых с программированием и желающих использовать Python в области Data Science. В книге содержатся ответы на множество вопросов, таких как: как читать данные в этом формате в скрипте? как преобразовывать,...

Моё погружение в мир data science началось ещё в 15 лет. Я осознаю, что за 4 года можно было бы многое достичь, но это было время учёбы, семейных проблем и одиночества. Вероятно, если бы я не погрузился в этот захватывающий мир IT, я бы мог потеряться в лабиринте своего сознания. Это было своеобразным побегом от проблем. Представьте себе – вокруг вас бушует ураган проблем, а вы осознаёте, что градиентный спуск – это сложная тема. Поэтому решаете начать с изучения концепции производной, затем переходите к частным производным и алгоритму обратного распространения ошибки...

Мне 19 лет, и я выполняю роль бравого менеджера по работе с маркетплейсами. Мы продвигаем продукцию на таких площадках как Ozon, Яндекс Маркет и, конечно, на Wildberries. Если у тебя возникнут вопросы, я с радостью стану твоим проводником по миру интернет-торговли. Изначально я хотел стать айтишником еще когда мне было всего 16 лет. Но я выбрал одну из самых сложных областей в этой сфере - машинное обучение. Не смотря на все трудности, я продолжаю обучение и планирую поступить в университет по этой специальности в этом году с божьей помощью...