Python Samurai ML: навыки самурая для анализа данных и машинного обучения

"Привет! Как дела? Чем могу помочь?" – эти простые фразы вы наверняка слышали от Алисы или Siri. А может быть, недавно общались с ChatGPT или другим ИИ-помощником. Удивительно, правда? Компьютер, который ещё вчера только и умел, что считать цифры, сегодня ведёт с нами почти человеческий диалог. Как же это работает? Представьте себе младенца, который только начинает познавать мир. Сначала он просто слушает: мамины колыбельные, папины шутки, разговоры старшей сестры по телефону. Постепенно его мозг...

Машинное обучение, в своей основе, сводится к принятию решений или предсказаний на основе данных. Эти решения часто принимаются в условиях неопределенности, поскольку данные, которыми мы располагаем, часто зашумлены, неполны или иным образом несовершенны. Вот где на помощь приходят вероятностные распределения. Они предоставляют математическую основу для количественной оценки и анализа неопределенности. Вероятностные распределения используются в машинном обучении различными способами. Например, они...

Алгоритмы оптимизации играют ключевую роль в обучении моделей глубокого обучения. Они отвечают за обновление параметров модели для минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозами модели и фактическими данными. Выбор алгоритма оптимизации может значительно повлиять на производительность модели как в плане скорости, так и точности. В этой статье представлен подробный обзор различных алгоритмов оптимизации, используемых в глубоком обучении, включая их математические формулы, характеристики и области применения...

Среднеквадратичная ошибка (MSE) Среднеквадратичная ошибка (MSE) - это функция потерь, которая используется в задачах регрессии. Это задачи, где пример может быть предсказан как непрерывное значение, и модель должна определить это значение. Где используется среднеквадратичная ошибка? Среднеквадратичная ошибка широко используется во многих приложениях машинного обучения, включая: Преимущества среднеквадратичной ошибки Недостатки среднеквадратичной ошибки Формула среднеквадратичной...

Категориальная кросс-энтропия - это функция потерь, которая используется в задачах многоклассовой классификации. Это задачи, в которых пример может принадлежать к одной из многих возможных категорий, и модель должна решить, к какой именно. Где используется категориальная кросс-энтропия? Категориальная кросс-энтропия широко используется во многих приложениях машинного обучения, включая: Преимущества категориальной кросс-энтропии Недостатки категориальной кросс-энтропии Формула потерь категориальной...

Бинарная кросс-энтропия, также известная как логарифмическая потеря, это функция потерь, используемая в машинном обучении для задач бинарной классификации. Она измеряет эффективность модели классификации, выход которой - это вероятностное значение между 0 и 1. Что такое бинарная кросс-энтропия? Бинарная кросс-энтропия - это метод, используемый для оценки ошибки прогнозирования классификатора. Потери на кросс-энтропии увеличиваются по мере того, как прогнозируемая вероятность отклоняется от фактической метки...

Функция потерь в контексте машинного обучения Функция потерь в контексте машинного обучения - это способ измерить, насколько хорошо прогнозы модели соответствуют фактическим данным. Можно считать это своего рода таблицей результатов для вашей модели. Чем ниже оценка (или «потеря»), тем лучше работает ваша модель. Рассмотрим простой пример. Предположим, вы пытаетесь предсказать цену дома на основе его размера. У вас есть модель, которая делает прогнозы, и у вас есть фактические цены на дома. Функция...

Нейронные сети - это математические модели, которые имитируют работу биологических нервных сетей. Они состоят из множества элементов, называемых искусственными нейронами, которые обрабатывают информацию и передают ее друг другу по связям. Нейронные сети способны обучаться на данных и решать различные задачи, такие как распознавание образов, прогнозирование, управление и т.д. Существует много видов нейронных сетей, которые отличаются по архитектуре, функции активации, алгоритму обучения и области применения...

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая изучает, как компьютеры могут учиться на основе данных. Оно используется для создания алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам автоматически извлекать полезную информацию из данных и делать прогнозы на основе этой информации. Краткая история машинного обучения История машинного обучения началась с появлением понятий искусственного интеллекта и вычислительной техники в середине 20-го столетия. Однако первые работы по созданию алгоритмов машинного обучения появились только в конце 1950-х годов...

Шаблоны, или паттерны программирования - это повторяющиеся решения типовых задач, возникающих в процессе разработки программного обеспечения. Паттерны проектирования были созданы, чтобы обеспечить более легкую переносимость, легкость поддержки, улучшение расширяемости и многоразовое использование кода. Паттерны проектирования можно разделить по трем типам: Некоторые примеры паттернов проектирования включают в себя: Вот пять наиболее популярных паттернов проектирования в Python: 1. MVC (Model-View-Controller)...

Всем привет! Сегодня хочу поговорить про основы и базу любого языка программирования, про структуры данных. Структуры данных — это способ организации и хранения данных, обеспечивающий доступ и эффективную работу с ними. Что это означает? Это означает то, как именно мы можем хранить наши данные, как мы можем осуществлять взаимодействие между ними, какие операции можем выполнять (а какие не можем). Давайте приведу пример. У нас есть тип данных integer, мы можем хранить числа. Что мы можем делать с числами? Складывать, вычитать, умножать...

Всем привет! Это первая статья на моем канале, который будет чуть менее чем полностью посвящен прекрасному и восхитительному языку программирования Python (да, я люблю его). Ну а если без шуток, Python действительно очень хорош, и в данной статьей я хочу рассказать почему. Хочу сразу отметить, Python является высокоуровневым языком программирования. Это значит, что такие языки более понятны для людей, и менее понятны для машин (и следовательно медленнее). Да, Python не заменит C и C++, и в целом это и не нужно...