Įsisavinkite esmines PyTorch tensorių operacijas, reikalingas neuroniniams tinklams kurti ir suprasti, su šiuo išsamiu vadovu, skirtu pasaulinei auditorijai.
Pasinerkite į Python ML vertinimą, atskirdami metrikes nuo balų. Mokykitės svarbiausių vertinimo metodų, jų taikymo ir geriausios praktikos tvirtam modelio vertinimui pasauliniu mastu.
Atraskite Python PIL/Pillow bibliotekos galią vaizdų manipuliavimui ir patobulinimui. Išmokite dydžio keitimo, apkarpymo, spalvų koregavimo, filtravimo ir kitų technikų su praktiniais pavyzdžiais.
Išsamus Scikit-learn požymių atrankos metodų, skirtų matmenų mažinimui, vadovas, įgalinantis duomenų mokslo specialistus kurti efektyvesnius ir patikimesnius modelius.
Atraskite OpenCV pasaulį, pirmaujančią kompiuterinės vizijos biblioteką, ir jos globalius pritaikymus įvairiose srityse nuo sveikatos priežiūros iki gamybos.
Įvaldykite Scikit-learn kryžminio patvirtinimo strategijas patikimam modelio pasirinkimui. Išnagrinėkite K-Fold, stratifikuotą, laiko eilučių CV su Python pavyzdžiais duomenų mokslininkams.
Tyrinėkite TensorFlow Keras integracijos galimybes kuriant giliosios mokymosi modelius. Praktinės technikos, geriausios praktikos ir pažangios programos pasaulinei DI inovacijai.
Išmokite kurti individualizuotus scikit-learn vertintojus, kad išplėstumėte bibliotekos funkcionalumą ir įgyvendintumėte savo mašininio mokymosi algoritmus.
Įvaldykite Scikit-learn Pipeline, kad supaprastintumėte ML darbo eigas. Automatizuokite apdorojimą, modelių mokymą ir hiperparametrų derinimą patikimiems, atkuriamiems modeliams.
Pasinerkite į Seaborn pažangias braižybos galimybes, kad sukurtumėte sudėtingas statistines vizualizacijas. Mokykitės ekspertų metodų.
Atskleiskite Scikit-learn išankstinio duomenų apdorojimo galią su duomenų transformacijos konvejeriais. Išmokite kurti patikimas ir efektyvias mašininio mokymosi darbo eigas optimaliam modelio veikimui.
Atraskite statistinių duomenų tyrinėjimo potencialą su pažangiomis „Seaborn“ technikomis. Apima sudėtingas vizualizacijas, pritaikymą ir geriausią praktiką duomenų mokslininkams.
Patobulinkite duomenų vizualizacijas naudodami Python Matplotlib stilių. Išmokite pritaikyti grafiko išvaizdą, nuo spalvų ir šriftų iki temų ir išdėstymo, kad komunikacija būtų efektyvi pasauliniu mastu.
Sužinokite, kaip kurti interaktyvius grafikus su Matplotlib ir valdikliais, kad gautumėte gilesnių įžvalgų apie savo duomenis. Patobulinkite vizualizacijas slankikliais, mygtukais ir išskleidžiamaisiais meniu.
Naršykite pažangius Seaborn braižymo metodus duomenų vizualizacijai. Sužinokite apie pasirinktinius grafikus, statistinę analizę ir patrauklių vizualizacijų kūrimą pasaulinei auditorijai.
Įvaldykite NumPy transliaciją: išmokite taisykles, pažangias technikas ir praktinius pritaikymus efektyviai masyvo manipuliacijai duomenų moksle ir mašininiame mokymesi.
Išmokite tinkinti Matplotlib figūras įspūdingoms duomenų vizualizacijoms. Vadove aptariamos ašys, žymės, pavadinimai, legendos, tinkleliai ir kiti nustatymai.
Išnagrinėkite Matplotlib animacijos galią kuriant dinaminius grafikus, kurie atskleidžia duomenų įžvalgas laikui bėgant. Išmokite animuoti grafikus, diagramas ir sudėtingas vizualizacijas su Python.
Atraskite visą NumPy potencialą naudodami pažangius masyvo indeksavimo metodus. Išmokite loginį indeksavimą, įmantrųjį indeksavimą ir skaidymą efektyviam duomenų atrankai.
Optimizuokite NumPy kodą, kad jis būtų greitas ir efektyvus. Išmokite pažangių vektorizavimo metodų, kad padidintumėte duomenų mokslo našumą globaliu mastu. Šis vadovas pateikia praktinių pavyzdžių ir įžvalgų.