Mining of Massive Datasets
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Mining of Massive Datasets
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#book
#datamining
📝 4_123287577397560264.pdf - 💾3 052 181
Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Программирование,
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Всем приятного чтения!
1. Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня. Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
#DataMining,
#BigData
#Машинноеобучение
#Искусственныйинтеллект
https://habr.com/ru/post/458804/
🔗 Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного о...
Программирование,
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Всем приятного чтения!
1. Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня. Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.
#DataMining,
#BigData
#Машинноеобучение
#Искусственныйинтеллект
https://habr.com/ru/post/458804/
🔗 Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного о...
Хабр
Дайджест статей машинного обучения и искусственного интеллекта
Хабр, привет. Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта....
Построение анимационного линейного графика скользящего среднего в R. Получение данных через NBA API
Продолжим анализировать баскетбольные данные с помощью R.
В отличие от прошлой статьи, носившей исключительно развлекательный характер, графики, которые будут построены в данной заметке, могут быть интересны с точки зрения анализа игры команды походу сезона.
А строить мы будем графики скользящего среднего для трёх видов рейтинга команд НБА: атакующего, оборонительного и net-рейтинга (т.е. разницы между первыми двумя). В двух словах о них. Атакующий и оборонительный рейтинги — это количество очков, набранных/пропущенных командой за 100 владений. NET рейтинг — это их разница также на сто владений. Кому интересно узнать о них более подробно, могут прочитать глоссарий на сайте basketball-reference. Там есть формула расчёта, которую я тоже реализовал с помощью R, но так пока и не опубликовал статью об этом.
#DataMining #R #Визуализацияданных
https://habr.com/ru/post/459142/
🔗 Построение анимационного линейного графика скользящего среднего в R. Получение данных через NBA API
Продолжим анализировать баскетбольные данные с помощью R. В отличие от прошлой статьи, носившей исключительно развлекательный характер, графики, которые будут по...
Продолжим анализировать баскетбольные данные с помощью R.
В отличие от прошлой статьи, носившей исключительно развлекательный характер, графики, которые будут построены в данной заметке, могут быть интересны с точки зрения анализа игры команды походу сезона.
А строить мы будем графики скользящего среднего для трёх видов рейтинга команд НБА: атакующего, оборонительного и net-рейтинга (т.е. разницы между первыми двумя). В двух словах о них. Атакующий и оборонительный рейтинги — это количество очков, набранных/пропущенных командой за 100 владений. NET рейтинг — это их разница также на сто владений. Кому интересно узнать о них более подробно, могут прочитать глоссарий на сайте basketball-reference. Там есть формула расчёта, которую я тоже реализовал с помощью R, но так пока и не опубликовал статью об этом.
#DataMining #R #Визуализацияданных
https://habr.com/ru/post/459142/
🔗 Построение анимационного линейного графика скользящего среднего в R. Получение данных через NBA API
Продолжим анализировать баскетбольные данные с помощью R. В отличие от прошлой статьи, носившей исключительно развлекательный характер, графики, которые будут по...
Хабр
Построение анимационного линейного графика скользящего среднего в R. Получение данных через NBA API
Продолжим анализировать баскетбольные данные с помощью R. В отличие от прошлой статьи, носившей исключительно развлекательный характер, графики, которые будут построены в данной заметке, могут быть...
Как выглядят банки изнутри
#DataMining #BigData
Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией.
В качестве источника данных — главная бухгалтерская книга банка. Используя теорию графов, выделяем всех его клиентов в качестве узлов, а операции по счёту используем как ребра. Сумма операции, в таком случае, будет являться весом ребра.
https://habr.com/ru/post/460687/
🔗 Как выглядят банки изнутри
Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией. В качестве источника данных...
#DataMining #BigData
Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией.
В качестве источника данных — главная бухгалтерская книга банка. Используя теорию графов, выделяем всех его клиентов в качестве узлов, а операции по счёту используем как ребра. Сумма операции, в таком случае, будет являться весом ребра.
https://habr.com/ru/post/460687/
🔗 Как выглядят банки изнутри
Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией. В качестве источника данных...
Хабр
Как выглядят банки изнутри
Так выглядит банк изнутри. Данная визуализация в три этапа основана на реальных клиентских операциях банка с отозванной лицензией. В качестве источника данных...
Подборка рабочих примеров обработки данных
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами по обработке данных. Ведь ни для кого не секрет, что обучение на хороших примерах проходит эффективнее и быстрее. Посмотрим, что интересного нам смогут показать одни из лучших примеров по обработке данных.
Схема работы с текущим постом унаследуется от моего поста про лучшие блокноты по ML и DS, а именно — сохранил в закладки → передал коллеге.
+ бонус в конце статьи — крутой курс от ФПМИ МФТИ.
image
Итак, давайте приступим.
Подборка датасетов с рабочими примерами обработки данных:
Suicide Rates Overview 1985 to 2016 — сравнение социально-экономической информации с показателями самоубийств по годам и странам.
#Python #DataMining #BigData
#Машинноеобучение
https://habr.com/ru/post/460557/
🔗 Подборка рабочих примеров обработки данных
Привет, читатель. По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами п...
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами по обработке данных. Ведь ни для кого не секрет, что обучение на хороших примерах проходит эффективнее и быстрее. Посмотрим, что интересного нам смогут показать одни из лучших примеров по обработке данных.
Схема работы с текущим постом унаследуется от моего поста про лучшие блокноты по ML и DS, а именно — сохранил в закладки → передал коллеге.
+ бонус в конце статьи — крутой курс от ФПМИ МФТИ.
image
Итак, давайте приступим.
Подборка датасетов с рабочими примерами обработки данных:
Suicide Rates Overview 1985 to 2016 — сравнение социально-экономической информации с показателями самоубийств по годам и странам.
#Python #DataMining #BigData
#Машинноеобучение
https://habr.com/ru/post/460557/
🔗 Подборка рабочих примеров обработки данных
Привет, читатель. По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами п...
Хабр
Подборка рабочих примеров обработки данных
Привет, читатель. По стопам моего первого поста подборки датасетов для машинного обучения — сделаю подборку относительно свежих датасетов с рабочими примерами по обработке данных. Ведь ни для кого не...
Визуализация новостей рунета
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важное событие заглушили тучей новостей про новую песню, скажем, Киркорова. Удобно было бы посчитать, сколько новостей на каждую тему было в каждый конкретный момент времени, а потом наглядно это представить. Собственно, этим и занимается проект “радар новостей рунета”. Под катом мы расскажем, при чём здесь машинное обучение и как любой доброволец может в этом поучаствовать.
#DataMining
https://habr.com/ru/company/ods/blog/460287/
#Машинноеобучение
🔗 Визуализация новостей рунета
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важн...
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важное событие заглушили тучей новостей про новую песню, скажем, Киркорова. Удобно было бы посчитать, сколько новостей на каждую тему было в каждый конкретный момент времени, а потом наглядно это представить. Собственно, этим и занимается проект “радар новостей рунета”. Под катом мы расскажем, при чём здесь машинное обучение и как любой доброволец может в этом поучаствовать.
#DataMining
https://habr.com/ru/company/ods/blog/460287/
#Машинноеобучение
🔗 Визуализация новостей рунета
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важн...
Хабр
Визуализация новостей рунета
Представьте себе, что вы поспорили с друганом, что было раньше — курица или яйцо повышение какого-то налога, к примеру, или новости на эту тему, или вовсе важное событие заглушили тучей...
4 must-have паттерна проектирования в Python
#DataMining
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать?
В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python.
https://habr.com/ru/post/463731/
🔗 4 must-have паттерна проектирования в Python
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать? В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python. Абстрактная фабрика Не...
#DataMining
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать?
В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python.
https://habr.com/ru/post/463731/
🔗 4 must-have паттерна проектирования в Python
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать? В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python. Абстрактная фабрика Не...
Хабр
4 must-have паттерна проектирования в Python
Пишете на Python и не знаете, с какого паттерна проектирования начать? В статье разбор популярных шаблонов с примерами кода на Python. Абстрактная фабрика Не...
Надстройка для Excel, облегчающая установку фильтров при работе с кубами (VBA)
Как известно, из коробки Excel не позволяет устанавливать фильтры по списку значений для сводных таблиц, а это ведь такая нужная вещь! Как отфильтровать товары по сотне кодов, а потом по другой сотне? #BigData #DataMining
https://habr.com/ru/post/457094/
🔗 Надстройка для Excel, облегчающая установку фильтров при работе с кубами (VBA)
Как известно, из коробки Excel не позволяет устанавливать фильтры по списку значений для сводных таблиц, а это ведь такая нужная вещь! Как отфильтровать товары п...
Как известно, из коробки Excel не позволяет устанавливать фильтры по списку значений для сводных таблиц, а это ведь такая нужная вещь! Как отфильтровать товары по сотне кодов, а потом по другой сотне? #BigData #DataMining
https://habr.com/ru/post/457094/
🔗 Надстройка для Excel, облегчающая установку фильтров при работе с кубами (VBA)
Как известно, из коробки Excel не позволяет устанавливать фильтры по списку значений для сводных таблиц, а это ведь такая нужная вещь! Как отфильтровать товары п...
Хабр
Надстройка для Excel, облегчающая установку фильтров при работе с кубами (VBA)
Как известно, из коробки Excel не позволяет устанавливать фильтры по списку значений для сводных таблиц, а это ведь такая нужная вещь! Как отфильтровать товары по сотне кодов, а потом по другой сотне?...