Explore Your Data and Then Let Others Do It Too Plotly Express and Dash

Утром вы начинаете изучать данные в Jupyter Notebook с помощью Plotly Express, а после ланча запускаете веб-приложение, чтобы предоставить коллегам - не программистами - доступ с помощью Dash, и все это менее чем за 100 строк кода на Python, и никакого JavaScript.
Доклад покажет, как это можно сделать с помощью библиотеки Plotly.

#видеодня

EVENT: Montréal-Python 74
SPEAKER: Nicolas Kruchten

https://prglb.ru/38lea

Экспорт данных из GOOGLE ANALYTICS в GOOGLE BIGQUERY
В этом посте автор пошагово покажет, как экспортировать данные из Google Analytics в Google Bigquery.

#статьядня

https://prglb.ru/283vo

Сорок процентов «AI стартапов» в Европе фактически не используют ИИ
Согласно опросу лондонской венчурной компании MMC, 40% европейских стартапов, которые классифицируются как компании AI, на самом деле не используют искусственный интеллект как способ, который можно назвать «материальным» для их бизнеса.

#статьядня

https://prglb.ru/4c7p8

⁠​​Bayesian Reasoning and Machine Learning
Автор: David Barber

Данное руководство предназначено для тяжеловесов в машинном обучении и математике. На многочисленных примерах вы познакомитесь с байесовским вывод, основными инструментами в сфере машинного обучения, примерами их применения и многим другим.

В книге рассматриваются следующие темы:
✔ основы вероятностных моделей;
✔ основы машинного обучения: статистика, линейные модели;
✔ динамические модели;
✔ распределенные вычисления и др.

Скачать книгу
https://t.iss.one/progbook/3441

Байесовская статистика с Python, PyMC3 и ArviZ
Гауссовский вывод, апостериорные прогностические проверки, групповое сравнение, иерархическая линейная регрессия

#статьядня

https://prglb.ru/4onn9

Американские разработчики научили нейросеть отличать отредактированные фото от обычных, нетронутых.

#статьядня

 https://prglb.ru/1rdx9

Как использовать диаграммы Вороного для управления ИИ
Из данного поста вы узнаете, как анализировать игровые карты и получать информацию, обеспечивающую реализм и успех искусственного интеллекта.

#статьядня

 https://prglb.ru/2q7ue

Два полезных онлайн-занятия до конца июля, которые стоит посетить.

🚀 Python для анализа данных
25 июля / 17:00 / онлайн / бесплатно

Если вам не хватает навыков работы с данными, сделайте первый шаг и познакомьтесь с языком программирования Python и его возможностями для аналитики.
🤘 Зачем идти:
— Вы узнаете особенности языка Python для аналитики;
— Узнаете, какие существуют библиотеки для Python, используемые в анализе данных;
— Изучите множество кейсов;
— Напишите свой первый код.

Запишитесь по ссылке:
https://netolo.gy/e0U

🚀 Зачем аналитикам SQL
31 июля / 19:00 (Мск) / онлайн / бесплатно

Знание языка запросов SQL позволяет оперативно решать аналитические задачи. Аналитику теперь не нужно тратить время на привлечение разработчиков, потому что получить, обработать и скомпоновать нужные данные он может самостоятельно.
🤘Зачем идти:
— Вы узнаете, где и для чего используется SQL;
— Поймете, какие задачи может решать и какие аналитические функции имеет SQL;
— Выучите простые SQL-команды для аналитика;
— Разберете практический кейс.

Запишитесь по ссылке:
https://netolo.gy/e0Z

Python Machine Learning book code repository
Отличный учебник для тех, кто решил изучать Python и Machine Learning.

#полезностьдня

https://prglb.ru/le59

Как выбрать свой первый AI проект
Автор расскажет, как выбрать первые проекты, чтобы в дальнейшем использовать полученные знания для создания продукта ИИ в своей компании.

#статьядня

https://prglb.ru/3vbf5

Шпаргалка по tmux

tmux — свободная консольная утилита, предоставляющая пользователю доступ к нескольким терминалам в рамках одного экрана.

#полезностьдня

https://prglb.ru/qtqu

Поддельный голосовой текст в речи с помощью глубокого обучения (Элон Маск, Трамп, Обама и Джо Роган)

Автор провел исследования, как создать голоса из клипов YouTube и пытается понять, как быстро можно создавать новые голоса. Автор использовал модель Deep Convolutional Text to Speech (DCTTS) для получения чертовски хороших результатов.

#видеодня

https://prglb.ru/4f7wb

Нейросеть удаляет объекты с видео, заменяя их фоном
На GitHub появилось приложение video-object-removal, которое удаляет объекты с видео. Для этого достаточно выделить нежелательный объект, нарисовав рамку вокруг него, как на фото.

#статьядня

https://prglb.ru/sefz

12 правил, которые я усвоил как инженер по машинному обучению

Решили посвятить себя машинному обучению? Хотите повысить качество работы? Вот полезные уроки от практика, которые помогут добиться успеха.

#статьядня

https://prglb.ru/1ays4

Активное обучение ранжированию
Автор статьи расскажет, как устроено ранжирование и как он и его коллеги использует информацию о взаимодействии пользователей с поисковой системой.

#статьядня

https://prglb.ru/3tlos

Первые шаги с PySpark and Big Data Processing

В этом уроке вы узнаете:
1. Какие концепции Python могут быть применены к большим данным
2. Как использовать Apache Spark и PySpark
3. Как писать базовые программы с помощью PySpark
4. Как запускать программы PySpark для небольших наборов данных локально
5. Куда пойти дальше, чтобы перенести свои навыки PySpark в распределенную систему

#статьядня

https://prglb.ru/utoj

Нейронная сеть в 11 строках Python (часть 1)
Простая реализация нейронной сети для описания внутренней работы обратного распространения.

#статьядня

https://prglb.ru/39xvx

Python Django Web Framework
Django - это чрезвычайно популярный и полнофункциональный серверный веб-фреймворк, написанный на Python. Django позволяет быстро создавать веб-приложения.

#видеодня

https://prglb.ru/ruuj

⁠Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore & Transform Your Data
Автор: Kyran Dale

Настоящее руководство предлагает вам познакомиться с многочисленными методами визуализации информации с использованием языков Python и JavaScript.
В книге рассматриваются следующие темы:
1. Читаем и пишем данные с помощью Python;
2. Парсим данные с помощью Scrapy;
3. Визуализация и графики;
4. Используем MongoDB и многое другое.

#книгадня

https://t.iss.one/progbook/3490

Видеокурс «Обучение с подкреплением и Q-Learning»

Q-Learning — метод, применяемый в ИИ при агентном подходе. На основе получаемого от среды вознаграждения агент формирует функцию полезности Q, что впоследствии дает ему возможность уже не случайно выбирать стратегию поведения, а учитывать опыт предыдущего взаимодействия со средой.

#видеодня

https://prglb.ru/rquc

Всё, что нужно знать о нейронных сетях

Говорим о нейронных сетях: легкая подача сложной информации так, что поймет даже ребенок. Изучаем базис и углубляемся в тему с нуля.

#статьядня

https://prglb.ru/5rdii