Отключете силата на библиотеката PIL/Pillow на Python за манипулиране и подобряване на изображения. Научете техники за преоразмеряване, изрязване, корекции на цветовете, филтри и др. с практически примери.
Изчерпателно ръководство за техниките за избор на признаци в Scikit-learn за намаляване на размерността, което дава възможност на глобалните специалисти по данни да създават по-ефективни и здрави модели.
Разгледайте света на OpenCV, водещата библиотека за компютърно зрение, и открийте нейните глобални приложения в различни области, от здравеопазването до производството.
Овладейте стратегиите за кръстосана валидация в Scikit-learn за надежден избор на модели. Разгледайте K-Fold, Stratified, Time Series CV и други с практически примери на Python за специалисти по данни от цял свят.
Открийте силата на интеграцията на TensorFlow и Keras за изграждане на модели за дълбоко обучение. Научете практически техники, добри практики и напреднали приложения.
Създавайте персонализирани естиматори в scikit-learn, за да имплементирате собствени алгоритми за машинно обучение. Ръководство от основите до напреднали техники.
Овладейте Scikit-learn Pipelines: оптимизирайте ML работни процеси, автоматизирайки предварителна обработка, обучение и настройка на хиперпараметри за здрави, възпроизводими модели.
Потопете се в разширените възможности за чертане на Seaborn за създаване на сложни статистически визуализации. Научете експертни техники за многоекратни дисплеи, сложна естетика и разказване на истории с данни.
Отключете силата на предварителната обработка в Scikit-learn с конвейери за трансформация на данни. Научете как да изграждате стабилни и ефективни работни потоци за машинно обучение за оптимална производителност на модела.
Отключете пълния потенциал на изследването на статистически данни с напреднали техники за графики в Seaborn. Това ръководство обхваща сложни визуализации, персонализация и най-добри практики за специалисти по данни в световен мащаб.
Подобрете своите визуализации на данни със стилизиране в Python Matplotlib. Научете се да персонализирате вида на графиките – от цветове и шрифтове до теми и оформления – за въздействаща глобална комуникация.
Разгледайте как да създавате интерактивни графики с Matplotlib и widgets, за да придобиете по-задълбочени познания за вашите данни. Подобрете вашите визуализации с плъзгачи, бутони и падащи менюта за динамично изследване.
Разгледайте усъвършенствани техники за чертане в Seaborn за визуализация на данни. Научете за персонализирани графики, статистически анализ и създаване на завладяващи визуализации.
Овладейте NumPy broadcasting в Python. Правила, техники и приложения за манипулиране на форми на масиви в data science и машинното обучение.
Научете се да персонализирате фигури в Matplotlib за зашеметяващи визуализации на данни. Това ръководство обхваща оси, етикети, заглавия, легенди, мрежи и други, за глобална аудитория.
Разгледайте силата на Matplotlib анимацията за създаване на динамични графики, разкриващи прозрения за данните във времето. Научете се да анимирате графики, диаграми и сложни визуализации с Python.
Отключете пълния потенциал на NumPy с напреднали техники за индексиране на масиви. Научете булево индексиране, 'fancy' индексиране и селектиране за ефективен избор на данни.
Оптимизирайте NumPy за скорост и ефективност. Научете техники за векторизация, повишаващи производителността в глобалната наука за данни. Ръководството дава примери и съвети.
Отключете силата на симулацията и анализа на данни. Научете как да генерирате случайни извадки от различни статистически разпределения, използвайки библиотеката NumPy на Python.
Изчерпателно ръководство за линейната алгебра на NumPy, покриващо матрични операции, техники за декомпозиция и практически приложения за учени по данни.