Всем привет!
В публикации разберу, как извлечь реляционный датасет из JSON

Хочу рассказать об опыте применения разведочного анализа (EDA) для улучшения точности ML-модели, на примере задачи из соревнования Spaceship Titanic

В посте хочу поделиться способом решения задач классификации, а именно поиска аномалий, при помощи неприспособленного, на первый взгляд, для этого инструмента — автоэнкодера.

Пользователи Python используют в процессе написания кода встроенные словари. Это удобный инструмент для хранения пар сущностей “key – value“, но работа с большими многоуровневыми словарями может быть затруднительной. В решении сложностей поможет Benedict.

Как применяя предобработку, визуализировать данные по заболеваниям COVID-19 с помощью стат. анализа и Python

Для того, чтобы машина могла получить данные из физических документов, применяются технологии оптического распознавания символов (OCR). Наиболее распространённым инструментом для OCR до развития нейронных сетей являлся движок tesseract. Помимо него являются популярными продукты компании ABBYY, например ABBYY FineReader. Однако существуют и другие инструменты OCR, о которых знают немногие. О них и расскажем в этом посте.

Необходимо сгенерировать изображения, не затрачивая при этом много времени? Предлагаю обратить внимание на две библиотеки, которые помогут это сделать — Pillow и Numpy.