👍15🥰3
10 лучших библиотек Python, которые должен знать каждый
NumPy - это библиотека для научных вычислений на Python. Она используется для работы с массивами и матрицами.
Pandas - это библиотека для анализа данных на Python. Она используется для работы с датафреймами, которые похожи на листы Excel.
Matplotlib - это библиотека визуализации данных на Python. Она используется для создания 2D и 3D-графиков.
seaborn - это библиотека для визуализации статистических данных в Python. Она используется для создания красивой и информативной статистических графиков.
scikit-learn - это библиотека для машинного обучения на Python. Она используется для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация.
TensorFlow - это библиотека для глубокого обучения на Python. Она используется для построения и обучения нейронных сетей.
SciPy - это библиотека для научных вычислений на Python. Она построен на основе NumPy и предоставляет множество дополнительных функций для статистического анализа, оптимизации и интеграции.
Theano - это библиотека научных вычислений на Python. Она используется для работы с массивами и матрицами.
PyTorch - это библиотека для глубокого обучения на Python. Он используется для построения и обучения нейронных сетей.
XGBoost - это библиотека градиентного бустинга на Python. Она используется для задач машинного обучения, таких как классификация и регрессия.
NumPy - это библиотека для научных вычислений на Python. Она используется для работы с массивами и матрицами.
Pandas - это библиотека для анализа данных на Python. Она используется для работы с датафреймами, которые похожи на листы Excel.
Matplotlib - это библиотека визуализации данных на Python. Она используется для создания 2D и 3D-графиков.
seaborn - это библиотека для визуализации статистических данных в Python. Она используется для создания красивой и информативной статистических графиков.
scikit-learn - это библиотека для машинного обучения на Python. Она используется для таких задач, как классификация, регрессия и кластеризация.
TensorFlow - это библиотека для глубокого обучения на Python. Она используется для построения и обучения нейронных сетей.
SciPy - это библиотека для научных вычислений на Python. Она построен на основе NumPy и предоставляет множество дополнительных функций для статистического анализа, оптимизации и интеграции.
Theano - это библиотека научных вычислений на Python. Она используется для работы с массивами и матрицами.
PyTorch - это библиотека для глубокого обучения на Python. Он используется для построения и обучения нейронных сетей.
XGBoost - это библиотека градиентного бустинга на Python. Она используется для задач машинного обучения, таких как классификация и регрессия.
❤🔥19👍7🤯5🔥2🎉2🙈1
Критерий согласия Пирсона
Применяют для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения предполагаемому теоретическому распределению F(x) при большом объеме выборки (n ≥ 50).
#Статистика
Применяют для проверки гипотезы о соответствии эмпирического распределения предполагаемому теоретическому распределению F(x) при большом объеме выборки (n ≥ 50).
#Статистика
👍22🥰4🤯2
Data Secrets
Введение в Keras: Часть 1 Keras — это библиотека для языка программирования Python, которая предназначена для глубокого машинного обучения. Она позволяет быстрее создавать и настраивать модели — схемы, по которым распространяется и подсчитывается информация…
Введение в Keras: Часть 2
У Keras один из лучших примеров документации. Она представляет каждую функцию последовательно и очень подробно. Примеры кода также полезны и просты для понимания.
#Keras
У Keras один из лучших примеров документации. Она представляет каждую функцию последовательно и очень подробно. Примеры кода также полезны и просты для понимания.
#Keras
👍11🔥3❤2
ИИ проходит специализированные экзамены рентгенологов
Рентгенологи - это врачи-специалисты, которые используют сканирование для диагностики заболеваний, от сломанных костей до рака. Рентгенологи в Великобритании должны сдать экзамен "Стипендия Королевского колледжа радиологов" (FRCR) в рамках своей подготовки. В одной части этого экзамена стажеров-рентгенологов просят интерпретировать 30 рентгеновских снимков в течение 35 минут, и они должны получить >90% правильных результатов, чтобы сдать экзамен.
Публикация в рождественском выпуске BMJ, возглавляемая доктором Сьюзан Шелмердин из GOSH и доктором Джонатаном Уир-Макколлом из Кембриджского университета, впервые показывает, что инструмент ИИ также может сдать этот экзамен.
Коммерчески доступный инструмент ИИ был обучен наборам данных почти 1 миллиона рентгеновских снимков грудной клетки и костей и обучен выявлять семь ключевых проблем, включая сломанные кости и аномалии в легких.
10 сложных имитационных экспресс-опросов были оценены ИИ и 26 недавно квалифицированными радиологами. ИИ смог пройти половину пробных экзаменов, которые могли пройти рентгенологи, когда были включены только изображения, на которых был обучен ИИ.
Инструмент искусственного интеллекта также правильно идентифицировал 90,5% всех рентгеновских снимков, которые большинство рентгенологов также определили правильно. Когда ИИ был неправильным, он в основном (64,2%) помечал аномалию, которой там не было, ложноположительную, а не пропускал проблему.
Было около 10 рентгеновских снимков, в которых ИИ выявил аномалии, которые большинство обученных радиологов пропустили. Они часто были на изображениях конечностей, таких как руки и ноги, где есть много маленьких костей для оценки. Это говорит о том, что ИИ может быть особенно полезен для просмотра сканирований, которые занимают больше времени для оценки.
Рентгенологи - это врачи-специалисты, которые используют сканирование для диагностики заболеваний, от сломанных костей до рака. Рентгенологи в Великобритании должны сдать экзамен "Стипендия Королевского колледжа радиологов" (FRCR) в рамках своей подготовки. В одной части этого экзамена стажеров-рентгенологов просят интерпретировать 30 рентгеновских снимков в течение 35 минут, и они должны получить >90% правильных результатов, чтобы сдать экзамен.
Публикация в рождественском выпуске BMJ, возглавляемая доктором Сьюзан Шелмердин из GOSH и доктором Джонатаном Уир-Макколлом из Кембриджского университета, впервые показывает, что инструмент ИИ также может сдать этот экзамен.
Коммерчески доступный инструмент ИИ был обучен наборам данных почти 1 миллиона рентгеновских снимков грудной клетки и костей и обучен выявлять семь ключевых проблем, включая сломанные кости и аномалии в легких.
10 сложных имитационных экспресс-опросов были оценены ИИ и 26 недавно квалифицированными радиологами. ИИ смог пройти половину пробных экзаменов, которые могли пройти рентгенологи, когда были включены только изображения, на которых был обучен ИИ.
Инструмент искусственного интеллекта также правильно идентифицировал 90,5% всех рентгеновских снимков, которые большинство рентгенологов также определили правильно. Когда ИИ был неправильным, он в основном (64,2%) помечал аномалию, которой там не было, ложноположительную, а не пропускал проблему.
Было около 10 рентгеновских снимков, в которых ИИ выявил аномалии, которые большинство обученных радиологов пропустили. Они часто были на изображениях конечностей, таких как руки и ноги, где есть много маленьких костей для оценки. Это говорит о том, что ИИ может быть особенно полезен для просмотра сканирований, которые занимают больше времени для оценки.
❤19👍6⚡4🔥4
Введение в TensorFlow: Часть 3
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
Стохастичсекий градиентный спуск используются в нелинейных задач, в которых прямое решение задачи весьма затруднительно. Поэтому при оптимизации этот алгоритм весьма действенен. Однако, недостатком является то, что алгоритм застревает в локальных минимумах функции. Из-за этого нельзя с уверенностью сказать, что найденное решение - лучшее.
#TensorFlow
0 • 1
🔥8👍5
Как объединить две фотографии в одну
Ostagram — нейросеть способная объединять две фотографии в одну. С помощью сервиса можно без проблем смешать два разных стиля и получите дополнительный инструмент для творчества.
Ostagram — нейросеть способная объединять две фотографии в одну. С помощью сервиса можно без проблем смешать два разных стиля и получите дополнительный инструмент для творчества.
👍23
SQL: Collation 💻
Определяет параметры сортировки базы данных или столбца таблицы либо операцию приведения параметров сортировки при использовании с выражением строки символов. Именем параметров сортировки может быть либо имя параметров сортировки Windows, либо имя параметров сортировки SQL.
#SQL
Определяет параметры сортировки базы данных или столбца таблицы либо операцию приведения параметров сортировки при использовании с выражением строки символов. Именем параметров сортировки может быть либо имя параметров сортировки Windows, либо имя параметров сортировки SQL.
#SQL
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🥰2
Бэггинг - технология классификации, использующая композиции алгоритмов, каждый из которых обучается независимо.
Бэггинг позволяет снизить процент ошибки классификации в случае, когда высока дисперсия ошибки базового метода
#Алгоритмы #Методы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19👏4🔥2🥰1