Apgūstiet PyTorch pamata tensora operācijas, kas ir būtiskas neironu tīklu veidošanai un izpratnei, izmantojot šo visaptverošo ceļvedi globālai auditorijai.
Iedziļinieties Python MM novērtēšanā, atšķirot metrikas no vērtēšanas funkcijām. Apgūstiet galvenās metodes un labāko praksi modeļu novērtēšanai globālā kontekstā. Būtiski datu zinātniekiem.
Atklājiet Python PIL/Pillow bibliotēkas spēku attēlu manipulācijai un uzlabošanai. Apgūstiet paņēmienus izmēru maiņai, apgriešanai, krāsu korekcijai, filtrēšanai un citam ar praktiskiem piemēriem.
Visaptverošs ceļvedis par Scikit-learn pazīmju atlases metodēm dimensiju samazināšanai, kas sniedz iespēju globāliem datu zinātnes praktiķiem veidot efektīvākus un robustākus modeļus.
Izpētiet OpenCV pasauli, vadošo datorredzes bibliotēku, un atklājiet tās globālos lietojumus dažādās jomās, no veselības aprūpes līdz ražošanai.
Apgūstiet Scikit-learn šķērsvalidācijas stratēģijas modeļu atlasei. Izpētiet K-Fold, Stratificēto, laika rindu CV un citas ar Python piemēriem globāliem datu zinātniekiem.
Izpētiet TensorFlow Keras integrācijas jaudu dziļās mācīšanās modeļu veidošanai. Apgūstiet praktiskas metodes, paraugprakses un progresīvus lietojumus globālai AI inovācijai.
Uzziniet, kā izveidot pielāgotus estimatorus scikit-learn, lai paplašinātu funkcionalitāti un ieviestu savus ML algoritmus. Ceļvedis no pamatiem līdz progresīvām metodēm.
Apgūstiet Scikit-learn Pipelines, lai optimizētu savas mašīnmācīšanās darbplūsmas. Uzziniet, kā automatizēt priekšapstrādi, modeļu apmācību un hiperparametru pielāgošanu, lai veidotu robustus, reproducējamus un ražošanai gatavus modeļus.
Iedziļinieties Seaborn uzlabotajās diagrammu iespējās, lai izveidotu sarežģītas statistikas vizualizācijas. Uzziniet ekspertu tehnikas.
Atklājiet Scikit-learn priekšapstrādes jaudu ar datu transformācijas konveijeriem. Izveidojiet efektīvas mašīnmācīšanās darba plūsmas optimālai modeļa veiktspējai.
Apgūstiet padziļinātas Seaborn vizualizācijas tehnikas. Šis ceļvedis aptver sarežģītas vizualizācijas, pielāgošanu un labāko praksi datu zinātniekiem.
Uzlabojiet savu datu vizualizāciju ar Python Matplotlib stiliem. Uzziniet, kā pielāgot attēla izskatu, sākot no krāsām un fontiem līdz tēmām un izkārtojumiem, lai nodrošinātu ietekmīgu globālo komunikāciju.
Uzziniet, kā izveidot interaktīvus grafikus ar Matplotlib un logrīkiem, lai iegūtu dziļāku ieskatu datos. Uzlabojiet vizualizācijas ar slīdņiem, pogām un nolaižamajām izvēlnēm dinamiskai izpētei.
Izpētiet uzlabotas grafiku tehnoloģijas Seaborn datu vizualizācijai. Uzziniet par pielāgotiem grafikiem, statistisko analīzi un pārliecinošu vizualizāciju izveidi globālai auditorijai.
Apgūstiet Python NumPy pārraidīšanu ar šo visaptverošo rokasgrāmatu. Uzziniet noteikumus, progresīvas tehnikas un praktiskus pielietojumus efektīvai masīvu formas manipulācijai datu zinātnē un mašīnmācībā.
Uzziniet, kā pielāgot Matplotlib figūras, lai radītu iespaidīgas datu vizualizācijas. Ceļvedis par asīm, etiķetēm, virsrakstiem, leģendām, režģiem un citiem.
Izpētiet Matplotlib animācijas spēku, lai izveidotu dinamiskus grafikus, kas atklāj datu ieskatus laika gaitā. Iemācieties animēt grafikus, diagrammas un sarežģītas vizualizācijas ar Python.
Atbloķējiet pilnu NumPy potenciālu ar uzlabotām masīvu indeksācijas tehnikām. Apgūstiet Būla indeksāciju, izdomātu indeksāciju un šķēlēšanu efektīvai datu atlasei.
Optimizējiet savu NumPy kodu ātrumam un efektivitātei. Apgūstiet progresīvas vektorizācijas metodes, lai uzlabotu datu zinātnes veiktspēju globālā mērogā.