В этой свободно распространяемой книге описывается использование языка R для большого количество реальных кейсов; изложены важные концепции, с которыми сталкивается аналитик данных в своей работе
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤4🔥1
⚡️ Redka (Red is re-implemented with SQLite)
Выпущена новая версии Redka 1.0. В ней реализованы строки, списки, сеты, хэши, отсортированные сеты, а также управление ключами и транзакциями.
▪Github
@data_analysis_ml
Выпущена новая версии Redka 1.0. В ней реализованы строки, списки, сеты, хэши, отсортированные сеты, а также управление ключами и транзакциями.
▪Github
@data_analysis_ml
🔥8❤1🥰1🤣1
DataFrame — это аналитическая библиотека на C++, предназначенная для анализа данных, аналогичная библиотекам в Python и R.
Её можно сравнить с Pandas, R data.frame или Polars.
При помощи DataFrame можно организовывать данные различными способами; можно объединять, группировать данные.
Можно запускать различные статистические, обобщающие, финансовые и ML-алгоритмы на данных. Можно легко добавлять свои собственные алгоритмы.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤5🔥2🤨1
Это курс по нейросетям от с самых азов, возможно лучший во всём интернете.
Курс представляет собой серию видеороликов на YouTube, в которых Карпати показывает, как проектировать и обучать нейронные сети.
Все эти результаты записаны в Jupyter-Notebook'ах, можно скачать их и экспериментировать
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍7❤6
Smile (Statistical Machine Intelligence and Learning Engine) — это быстрая и комплексная система ML, NLP, линейной алгебры, графов, интерполяции и визуализации.
Написана Smile на Java и Scala, большой упор сделан на производительность.
В дополнение ко всему вышеперечисленному, Smile хорошо документирована
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥5❤2
Forwarded from Machinelearning
Лучший способ изучить генеративный ИИ - это создать собственный проект. Новый ресурс, который поможет вам погрузится в эту тему!
Новое руководство от DeepLearningAI
по созданию RAG приложения, с пошаговой схемой создания RAG и список кратких уроков, подготовленных кураторами, которые содержат как теоретические знания, так и практические примеры с кодом.
https://deeplearning.ai/resources/generative-ai-courses-guide/
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤2👍2