Первая рабочая ML-модель на Python пишется за 10 минут — и сегодня вы убедитесь в этом сами. В этом гайде мы пройдём путь от нулевого понимания до рабочего кода: разберём ключевые алгоритмы, выберем нужные библиотеки, соберём production-ready пайплайн и разберём типичные ошибки, которые тормозят большинство новичков. PowerPoint, Figma, Google Slides и нейросети — всё в одном курсе за 2 месяца. Начать обучение → Машинное обучение (ML) — раздел искусственного интеллекта, где алгоритмы сами находят закономерности в данных...

Источник: Nuances of Programming Изучив справочник API Sklearn, я понял, что наиболее часто используемые модели и функции — это лишь малая часть того, что может делать библиотека. Конечно, встречаются чрезвычайно узконаправленные функции, которые используются в редких случаях. Но все же мне удалось обнаружить множество оценщиков, преобразователей и полезных фич, которые являются более элегантными эквивалентами обычных операций, выполняемых человеком вручную. Поэтому я решил составить список самых...

#python #nlp #scikit-learn #nltk #анализ данных В предыдущей статье я рассказал, как подготовить датасет, содержащий тексты блога habr.com с информацией об их принадлежности к определенной категории. Теперь на базе этого датасета я расскажу о подходах, позволяющих создать классификатор, автоматически относящий текст к той или иной категории. Сегодня нам предстоит описать решение задачи по созданию классификатора текстовых документов. Шаг за шагом мы будем пытаться улучшить нашу модель. Давайте посмотрим, что же из этого получится...