Osvojte si základné operácie s PyTorch tenzormi nevyhnutné pre tvorbu a pochopenie neurónových sietí.
Ponorte sa do hodnotenia ML v Pythone, rozlišujte medzi metrikami a skórovaním. Naučte sa kľúčové techniky hodnotenia, ich aplikácie a osvedčené postupy pre robustné posúdenie modelu v globálnom kontexte. Nevyhnutné pre dátových vedcov po celom svete.
Odomknite silu knižnice PIL/Pillow v jazyku Python pre manipuláciu a vylepšovanie obrázkov. Naučte sa techniky na zmenu veľkosti, orezávanie, úpravu farieb, filtrovanie a ďalšie, s praktickými príkladmi.
Sprievodca technikami výberu prvkov Scikit-learn pre redukciu dimenzií, pomáha globálnym dátovým vedcom budovať efektívnejšie a robustnejšie modely.
Preskúmajte svet OpenCV, poprednej knižnice pre počítačové videnie, a objavte jej globálne aplikácie v rôznych oblastiach, od zdravotníctva po výrobu.
Osvojte si krížovú validáciu Scikit-learn pre robustný výber modelu. Preskúmajte K-Fold, Stratifikovanú, CV časových radov a ďalšie s Python príkladmi pre dátových vedcov.
Objavte silu integrácie TensorFlow a Keras pre modely hĺbkového učenia. Naučte sa praktické techniky, osvedčené postupy a aplikácie pre globálne AI inovácie.
Naučte sa, ako vytvárať vlastné estimátory v scikit-learn na rozšírenie jeho funkčnosti a implementáciu vlastných algoritmov strojového učenia. Táto príručka pokrýva všetko od základov až po pokročilé techniky.
Ovládnite Scikit-learn Pipelines na zefektívnenie pracovných postupov strojového učenia. Naučte sa automatizovať predspracovanie, trénovanie modelov a ladenie hyperparametrov.
Ponorte sa do pokročilých vizualizačných možností knižnice Seaborn. Naučte sa techniky pre multi-panelové zobrazenia a rozprávajte príbehy o dátach pre globálne publikum.
Odomknite silu predspracovania v Scikit-learn pomocou dátových transformačných liniek. Naučte sa, ako vytvárať robustné a efektívne pracovné postupy strojového učenia pre optimálny výkon modelu.
Zvládnite pokročilé techniky Seaborn pre štatistickú vizualizáciu dát. Tento sprievodca pokrýva komplexné vizualizácie, prispôsobenie a osvedčené postupy.
Zlepšite svoje dátové vizualizácie pomocou štýlovania v Python Matplotlib. Naučte sa prispôsobiť vzhľad grafov pre efektívnu globálnu komunikáciu.
Preskúmajte, ako vytvárať interaktívne grafy pomocou widgetov Matplotlib pre hlbšie pochopenie vašich dát. Zlepšite vizualizácie posuvníkmi, tlačidlami a výberom.
Preskúmajte pokročilé techniky vykresľovania v Seaborn pre vizualizáciu dát. Naučte sa vytvárať vlastné grafy, štatistickú analýzu a pôsobivé vizualizácie pre globálne publikum.
Ovládnite Python NumPy broadcasting. Pravidlá, techniky a aplikácie pre efektívnu manipuláciu s tvarom polí v dátovej vede a strojovom učení. Komplexný sprievodca.
Naučte sa prispôsobiť grafy Matplotlib pre úžasné vizualizácie dát. Táto príručka zahŕňa osi, popisky, názvy, legendy, mriežky a ďalšie, pre globálne publikum.
Preskúmajte silu animácie Matplotlib na vytváranie dynamických grafov, ktoré odhaľujú poznatky z dát v čase. Naučte sa animovať grafy a komplexné vizualizácie v Pythone.
Odomknite plný potenciál NumPy s pokročilými technikami indexovania polí. Naučte sa booleovské indexovanie, fancy indexovanie a krájanie pre efektívny výber dát.
Optimalizujte svoj kód NumPy pre rýchlosť a efektivitu. Naučte sa pokročilé techniky vektorizácie na zvýšenie výkonnosti dátovej vedy v globálnom meradle. Táto príručka poskytuje praktické príklady.