Ponořte se do vyhodnocování ML v Pythonu, rozlišujte mezi metrikami a skórováním. Naučte se klíčové techniky, jejich aplikace a osvědčené postupy.
Naučte se Python PIL/Pillow pro úpravu obrázků. Zvládněte změnu velikosti, ořezávání, úpravu barev, filtry a další techniky s praktickými příklady.
Komplexní průvodce technikami výběru příznaků v Scikit-learn pro redukci dimenzionality, který pomáhá datovým vědcům po celém světě tvořit efektivnější a robustnější modely.
Prozkoumejte svět OpenCV, přední knihovny pro počítačové vidění, a objevte její globální aplikace v různých oborech, od zdravotnictví po výrobu.
Osvojte si strategie křížové validace Scikit-learn pro robustní výběr modelu. Prozkoumejte K-Fold, Stratified, Time Series CV a další s Python příklady pro datové vědce.
Prozkoumejte sílu integrace TensorFlow Keras pro vytváření modelů hlubokého učení. Naučte se praktické techniky, osvědčené postupy a pokročilé aplikace pro globální inovace v oblasti AI.
Naučte se vytvářet vlastní odhady v scikit-learn, abyste rozšířili jeho funkčnost a implementovali vlastní algoritmy strojového učení. Tento průvodce pokrývá vše od základů po pokročilé techniky.
Osvojte si Scikit-learn Pipelines a zefektivněte své pracovní postupy strojového učení. Naučte se automatizovat předzpracování, trénování modelů a ladění hyperparametrů.
Ponořte se do pokročilých funkcí vykreslování v Seaborn a vytvářejte sofistikované statistické vizualizace. Naučte se techniky pro vícedílné displeje, složitou estetiku a vyprávění dat.
Odemkněte sílu předzpracování v Scikit-learn pomocí kanálů transformace dat. Naučte se, jak vytvářet robustní a efektivní pracovní postupy strojového učení pro optimální výkon modelu.
Odemkněte plný potenciál statistické analýzy dat s pokročilými technikami vykreslování v Seabornu. Tento průvodce pokrývá komplexní vizualizace, přizpůsobení a osvědčené postupy.
Vylepšete své vizualizace dat pomocí stylingu v Python Matplotlib. Přizpůsobte vzhled grafů, od barev a písem po motivy a rozvržení, pro působivou globální komunikaci.
Naučte se vytvářet interaktivní grafy s Matplotlib a widgety pro hlubší poznatky. Vylepšete vizualizace posuvníky, tlačítky a menu pro dynamickou analýzu dat.
Prozkoumejte pokročilé techniky vykreslování v Seabornu pro vizualizaci dat. Naučte se vlastní grafy, statistickou analýzu a vytváření poutavých vizualizací pro globální publikum.
Zvládněte NumPy broadcasting v Pythonu. Průvodce pravidly, technikami a aplikacemi pro efektivní manipulaci s tvary polí v datové vědě a strojovém učení.
Naučte se přizpůsobovat obrázky Matplotlib pro úchvatné vizualizace dat. Průvodce pokrývá osy, popisky, názvy, legendy, mřížky pro globální publikum.
Prozkoumejte sílu animací Matplotlib pro dynamické grafy, které odhalují trendy v datech v průběhu času. Naučte se animovat grafy a složité vizualizace v Pythonu.
Odemkněte plný potenciál NumPy s pokročilými technikami indexování polí. Naučte se booleovské indexování, inteligentní indexování a krájení pro efektivní výběr dat.
Optimalizujte svůj kód NumPy pro rychlost a efektivitu. Naučte se pokročilé techniky vektorizace pro zvýšení výkonu datové vědy v globálním měřítku. Tato příručka poskytuje praktické příklady a použitelné poznatky.
Ovládněte simulaci dat. Generujte náhodné vzorky z distribucí s NumPy v Pythonu. Praktický průvodce pro datové vědce a vývojáře.