Как быстро сформировать фреймы видео? Какой наиболее оптимальный и наименее ресурсоемкий инструмент Computer Vision при нарезке видео на кадры? Делюсь результатами проведенного сравнительного анализа работоспособности OpenCV и MoviePy.

В рамках дипломного проекта, мне необходимо создать программу, которая сможет классифицировать различные дорожные знаки. За основу я возьму 3 распространённых дорожных знака, чтобы на их примере оценить работоспособность и в дальнейшем принимать решения по улучшению нейронки.

Обеспечение постоянной доступности к данным является жестким ограничением для применения машинного обучения в большинстве приложений из реального мира, где данные генерируются непрерывно.
Непрерывное обучение отлично показывает себя в задачах прогнозирования временных рядов, фильтрации спама, рекомендательных системах, прогнозировании CTR и интернете вещей. Подробнее расскажем в этой статье

В этой статье я хочу поделиться с вами альтернативой Pandas, которая работает в 2 раза быстрее. Polars – одна из малоизвестных библиотек, выпущенная летом 2021 года. Стоит отметить, что Polars такой быстрый за счет реализации библиотеки на языке Rust и использования Apache Arrow в качестве основы. Давайте проведем сравнение быстродействия этих двух библиотек

Друзья, известно, что линейная регрессия — это алгоритм Machine Learning, базирующийся на обучении с учителем. Регрессия моделирует целевое значение прогноза на основе независимых переменных. Алгоритм применяется для определения взаимосвязи между переменными и прогнозирования.
В этой статье я покажу, как можно использовать библиотеки Python для того, чтобы создать линейную регрессию на имеющемся заданном наборе данных. В частности, будет использована бинарная линейная модель, чтобы было проще визуализировать ее.

Одной из задач обработки естественного языка является разделение коллекции текстов на темы, а также, выделение ключевых слов. Это делается для того, чтобы категорировать документы, например, для удобного поиска или получения общего представления о всей коллекции.
В данной статье рассказывается о библиотеке BigARTM (Python) для разделения текстов по тематикам.

Как быстро сформировать фреймы видео? Какой наиболее оптимальный и наименее ресурсоемкий инструмент Computer Vision при нарезке видео на кадры? Делюсь результатами проведенного сравнительного анализа работоспособности OpenCV и MoviePy.

В рамках дипломного проекта, мне необходимо создать программу, которая сможет классифицировать различные дорожные знаки. За основу я возьму 3 распространённых дорожных знака, чтобы на их примере оценить работоспособность и в дальнейшем принимать решения по улучшению нейронки.

Обеспечение постоянной доступности к данным является жестким ограничением для применения машинного обучения в большинстве приложений из реального мира, где данные генерируются непрерывно.
Непрерывное обучение отлично показывает себя в задачах прогнозирования временных рядов, фильтрации спама, рекомендательных системах, прогнозировании CTR и интернете вещей. Подробнее расскажем в этой статье

В этой статье я хочу поделиться с вами альтернативой Pandas, которая работает в 2 раза быстрее. Polars – одна из малоизвестных библиотек, выпущенная летом 2021 года. Стоит отметить, что Polars такой быстрый за счет реализации библиотеки на языке Rust и использования Apache Arrow в качестве основы. Давайте проведем сравнение быстродействия этих двух библиотек

Друзья, известно, что линейная регрессия — это алгоритм Machine Learning, базирующийся на обучении с учителем. Регрессия моделирует целевое значение прогноза на основе независимых переменных. Алгоритм применяется для определения взаимосвязи между переменными и прогнозирования.
В этой статье я покажу, как можно использовать библиотеки Python для того, чтобы создать линейную регрессию на имеющемся заданном наборе данных. В частности, будет использована бинарная линейная модель, чтобы было проще визуализировать ее.

Одной из задач обработки естественного языка является разделение коллекции текстов на темы, а также, выделение ключевых слов. Это делается для того, чтобы категорировать документы, например, для удобного поиска или получения общего представления о всей коллекции.
В данной статье рассказывается о библиотеке BigARTM (Python) для разделения текстов по тематикам.

Приходится ли Вам обрабатывать табличные данные на персональных компьютерах? Зачастую обработка таких данных выполняется с помощью Python и библиотеки Pandas.
Несмотря на удобство и широкий функционал библиотеки Pandas, обработка с её помощью больших наборов данных становится затруднительной. Преодолеть ограничения, связанные с большим объемом данных, позволяет библиотека Dask.

Как быстро сформировать фреймы видео? Какой наиболее оптимальный и наименее ресурсоемкий инструмент Computer Vision при нарезке видео на кадры? Делюсь результатами проведенного сравнительного анализа работоспособности OpenCV и MoviePy.

В рамках дипломного проекта, мне необходимо создать программу, которая сможет классифицировать различные дорожные знаки. За основу я возьму 3 распространённых дорожных знака, чтобы на их примере оценить работоспособность и в дальнейшем принимать решения по улучшению нейронки.

Обеспечение постоянной доступности к данным является жестким ограничением для применения машинного обучения в большинстве приложений из реального мира, где данные генерируются непрерывно.
Непрерывное обучение отлично показывает себя в задачах прогнозирования временных рядов, фильтрации спама, рекомендательных системах, прогнозировании CTR и интернете вещей. Подробнее расскажем в этой статье

В этой статье я хочу поделиться с вами альтернативой Pandas, которая работает в 2 раза быстрее. Polars – одна из малоизвестных библиотек, выпущенная летом 2021 года. Стоит отметить, что Polars такой быстрый за счет реализации библиотеки на языке Rust и использования Apache Arrow в качестве основы. Давайте проведем сравнение быстродействия этих двух библиотек

Друзья, известно, что линейная регрессия — это алгоритм Machine Learning, базирующийся на обучении с учителем. Регрессия моделирует целевое значение прогноза на основе независимых переменных. Алгоритм применяется для определения взаимосвязи между переменными и прогнозирования.
В этой статье я покажу, как можно использовать библиотеки Python для того, чтобы создать линейную регрессию на имеющемся заданном наборе данных. В частности, будет использована бинарная линейная модель, чтобы было проще визуализировать ее.

Одной из задач обработки естественного языка является разделение коллекции текстов на темы, а также, выделение ключевых слов. Это делается для того, чтобы категорировать документы, например, для удобного поиска или получения общего представления о всей коллекции.
В данной статье рассказывается о библиотеке BigARTM (Python) для разделения текстов по тематикам.

Приходится ли Вам обрабатывать табличные данные на персональных компьютерах? Зачастую обработка таких данных выполняется с помощью Python и библиотеки Pandas.
Несмотря на удобство и широкий функционал библиотеки Pandas, обработка с её помощью больших наборов данных становится затруднительной. Преодолеть ограничения, связанные с большим объемом данных, позволяет библиотека Dask.

Сегодня подводим итоги уходящего года.

При проведении аудита периодически возникают задачи анализа тональности текстов, таких как обращения клиентов. Существует множество готовых решения для определения тональности. В этой статье мы рассмотрим одно из решений, а именно LightAutoML.

Бывает так, что IT-сотрудник для анализа данных подключает библиотеку и бездумно использует все представленные в ней методы, совершенно не понимая, какие алгоритмы и механизмы находятся «под капотом». Поэтому в рамках этой статьи мы разберём простейший алгоритм «Дерево решений» из библиотеки sklearn, а точнее, как он работает с точки зрения математики и теории вероятностей, как алгоритм «учится», и что происходит, когда мы передаём ему данные для обучения.

В нашей деятельности довольно часто приходится работать с большими объемами документов, к примеру, исполнительными листами, заявлениями, договорами, из текстов которых нам зачастую необходимо извлечь весьма конкретную информацию: ФИО, даты рождения, наименования должности, паспортные данные, адрес, ИНН и наименование компаний, даты подписания документов и так далее. Всё это относится к задаче распознавания именованных сущностей (NER). Так какие инструменты могут помочь нам в решении данной задачи для русского языка?

Любая крупная компания представляет собой множество обособленных или взаимосвязанных процессов, которые решают задачи различной направленности. Как правило, любой процесс является сложным механизмом взаимодействия людей, сервисов или других компаний, от которых зависит конечный результат исполняемого процесса. Перерывы в поставках ресурсов, изъяны в сервисах и алгоритмах, длительные исполнение простых операций или их повторное выполнение и многие другие […]

Привет, друг!
У нас на сайте появилась рубрика Data News. Там собирается куча полезной информации от AI эксперта, которая поможет тебе решать сложные задачки, а так же быть в курсе всех интересных событий в области Data Science.

Как с помощью библиотеки Plotly и языка Python быстро построить графическое представление данных? Об этом расскажем в сегодняшней статье.

Сегодня предлагаем ознакомиться с изменениями в законодательстве РФ, в бухгалтерском и налоговом учете, а также с новыми требованиями, разработанными Банком России в сфере управления рисками, которые вступят в действия с 2020 года.

Нужен ли контроль за этим, или разрешается делать все, что угодно?

Умение управлять данными, извлекать из них полезную информацию – один из главных ориентиров в работе успешных сотрудников.
Предлагаем вашему вниманию обучающий видеоурок, который расскажет как собирать данные с листов рабочей книги в единую таблицу.

Управлять своим временем и максимизировать его — нелегкая задача. Однако к кому лучше обратиться за советом, как ни к самым успешным людям на сегодняшний день.

Аудит финансово-хозяйственной деятельности компаний предусматривает не только проверку вопросов эффективности ведения бизнеса, но и соблюдения законодательства РФ. Нарушения Трудового кодекса могут негативно отразиться как на бюджете организации, так и на ее имидже.