Openbravo-rus.ru

Образование по русски
1 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Торрент машинное обучение python

Обучающее видео ⇒ Python. Полное руководство (2019)

Python – это невероятно популярный, востребованный, современный, мощный скриптовой язык программирования, который предлагает низкий порог вхождения для начинающих его изучение. Отличительной чертой Python является простой в использовании синтаксис, что делает этот высокоуровневый язык программирования идеальным как для новичков, так и для тех, кто хочет сменить направление в IT.

Сложно придумать задачу в программировании, с которой бы не справился Python:

  • Десктопные приложения (Windows, MacOS и Linux)
  • Мобильные приложения (iOS и Android)
  • Создание игр
  • Web-разработка и web-приложения
  • Машинное обучение и обработка данных
  • Написание скриптов под любые задачи
  • Математические вычисления
  • Научные вычисления

Особенности видеокурса «Python. Полное руководство»:

  • Впервые в одном курсе связка Python и Tkinter GUI
  • Идеален для начинающих, низкий порог входа
  • Универсальный мощный язык под любые платформы
  • Получите много практики и 4 работы в портфолио
  • Быстрый старт и пошаговый план действий для новичков
  • Модули и библиотеки под большинство задач
  • Реальная востребованность на рынке даже для новичков

Кому подойдет:

  • Новички в программировании
  • Если вы хотите освоить профессию программиста, тогда Python – ваш выбор.
  • Курс рассчитан на начинающих программистов, не имеющих опыта в программировании или имеющих минимальный опыт. А материал и задания для самопроверки построены таким образом, что даже полные новички смогут разобраться.
  • Python – язык программирования с достаточно низким порогом вхождения и простым синтаксисом. Для прохождения курса не нужны никакие специальные знания, кроме уверенной работы с ПК.
  • Желающие освоить востребован- ный язык программирования
  • Курс будет представлять интерес и для программистов, знакомых с другими языками программирования, что будет безусловным плюсом при изучении Python и сделает куда проще усвоение нового материала.
  • Python входит в топ-5 самых популярных и является одним из наиболее высокооплачиваемых языков программирования. Рынок постоянно нуждается в Python-разработчиках, даже начального уровня.
  • Если вы хотите изучить новый язык программирования, тогда Python будет одним из лучших вариантов.

Видеокурс состоит из 2 больших разделов и включает в себя 72 урока общей продолжительностью более 23 часов:

  • Часть 1. Изучение Python. Первая часть курса посвящена исключительно изучению Python. При этом материал подойдет для абсолютных новичков в программировании, поскольку все термины и понятия объясняются простым и понятным языком. Если же у вас есть опыт изучения любого другого языка программирования, тогда это будет большим плюсом и понять Python будет куда проще. Если же вы знакомы с PHP, тогда совсем замечательно, поскольку для более простого понимания Python в курсе сделано множество сравнений и аналогий с PHP. Изучение построено от простого к сложному и соответственно, курс будет начат с таких базовых вещей для любого языка программирования, как: синтаксис языка, типы данных, переменные, операторы и т.п. Кроме изучения теории в первой части вы найдете и много практики. Получив основы и перейдя к более продвинутым темам, уже начиная с 15-го урока и буквально в конце каждого следующего урока будет даваться домашнее задание, решение которого будет показано в следующем уроке. Домашних заданий и практики будет достаточно много, что позволит разбавить теорию практикой и закрепить изучаемый материал на практике.
  • Часть 2. Библиотека Tkinter. Создание приложений с графическим интерфейсом. Вторая часть курса посвящена работе с интересной библиотекой Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом, которая входит в стандартную библиотеку Python. В первой части при изучении Python вы могли увидеть результат выполнения программ в консоли, то есть фактически писались консольные приложения. Это далеко не всегда приемлемо, поскольку для выполнения таких программ, во-первых, на компьютере должен быть установлен Python и, во-вторых, для запуска таких программ необходимы некоторые навыки работы с консолью. Согласитесь, было бы куда интереснее, если бы на выходе была не консольная программа, а стандартное для операционной системы исполняемое приложение. В случае с ОС Windows это приложение EXE. Библиотека Tkinter позволяет это сделать. Используя эту библиотеку, можно создавать GUI-приложения, то есть приложения с графическим интерфейсом, запуск которых ничем не отличается от любых других стандартных приложений для операционной системы.

23 часа
Формат: MP4
Видео: AVC, 1280×720,

Полный Python Developer в 2019 году: c нуля до мастера

Курс: «Полный Python Developer в 2019 году: c нуля до мастера» . Крутой и свежий материал по изучению Python с нуля. Материал идеально подойдет для новичков. Отзывы отличные! Материал полностью на английском языке + субтитры (которые легко перевести). Описание материала на русском языке (было переведено через переводчик). Материал прислал анонимный пользователь без комментариев.

Материал может быть удален по запросу правообладателя!

Описание курса:

Станьте разработчиком Python 3 и получите работу! Создайте более 12 проектов, узнайте больше о веб-разработке, машинном обучении и многом другом! Присоединяйтесь к живому онлайн-сообществу, в котором более 100 000 разработчиков, и к курсам, проводимым экспертом отрасли, который фактически работал в Силиконовой долине и Торонто. Это совершенно новый курс Python, только что запущенный в сентябре 2019 года! Выпускники курсов Андрея сейчас работают в Google, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook и других ведущих технологических компаниях.

Изучайте Python с нуля, нанимайтесь на работу и получайте удовольствие от самого современного, современного курса Python по Udemy. Этот курс ориентирован на эффективность: никогда больше не тратьте время на запутанные, устаревшие, неполные учебники по Python. Этот всесторонний и основанный на проекте курс познакомит вас со всеми современными навыками разработчика Python (Python 3), и по пути мы создадим более 12 реальных проектов для добавления в ваше портфолио (вы получите доступ ко всем код из 12+ проектов, которые мы создаем, чтобы вы могли сразу же разместить их в своем портфолио)!

Читать еще:  Обучения эксель для чайников

Учебная программа будет очень практической, так как мы начнем с того, чтобы стать профессиональным разработчиком Python. Мы начнем с самого начала, обучая вас основам Python и основам программирования, а затем перейдем к углубленным темам и различным областям карьеры в Python, чтобы вы могли получить практические навыки и быть готовыми к реальному миру.

Темы этого курса:

  • Основы программирования
  • Основы Python
  • Структуры данных
  • Объектно-ориентированное программирование на Python
  • Функциональное программирование на Python
  • лямбды
  • декораторы
  • генераторы
  • Тестирование на Python
  • отладка
  • Обработка ошибок
  • Обычные выражения
  • Понимания
  • Модули
  • Виртуальные среды
  • Среды для разработчиков (PyCharm, Jupyter Notebooks, VS Code, Sublime Text + еще)
  • Обработка файлов: изображение, CSV, PDF, текст + еще
  • Веб-разработка с Python
  • Машинное обучение с Python
  • Наука о данных с Python
  • Автоматизация с Python и Selenium
  • Сценарии с Python
  • Соскребание с помощью Python и BeautifulSoup
  • Обнаружение изображения
  • Визуализация данных
  • Kaggle, Pandas, NumPy, scikit-Learn
  • Электронная почта и SMS с Python
  • Работа с API (Twitter Bot, Password Checker, Translator)

К концу этого курса вы станете полноценным разработчиком Python, который может быть нанят в крупных компаниях. Мы собираемся использовать Python для работы с электронной почтой, текстовыми сообщениями, CSV-файлами, PDF-файлами, файлами изображений, визуализациями данных, построением собственной модели машинного обучения и выполнением обнаружения изображений. Мы собираемся создать веб-скребок для HackerNews, создать бота в Твиттере, создать самую безопасную проверку паролей, а также создадим некоторые инструменты автоматизации с использованием Selenium. Но лучшая часть? Мы создадим актуальный веб-сайт с использованием Python, с которым ваш будущий работодатель и клиенты могут связаться с вами. К концу у вас будет стек проектов, которые вы создали, которые вы можете показать другим.

Вот истина: большинство курсов обучают вас Python и делают именно это. Они показывают вам, как начать. Но дело в том, что вы не знаете, куда идти и как создавать свои собственные проекты.

Если вы новичок в программировании, хотите повысить свой уровень владения Python или переходите с другого языка программирования, этот курс для вас. Этот курс не предназначен для того, чтобы заставить вас просто писать код без понимания принципов, чтобы, когда вы закончили с курсом, вы не знали, что делать, кроме как посмотреть другое руководство. Нет! Этот курс подтолкнет вас и заставит вас перейти от абсолютного новичка без опыта программирования к тому, кто может забыть обо мне, создать свои собственные приложения и получить работу.

Для кого этот курс:

  • Тот, кто хочет освоить Python 3;
  • Тот, кто хочет научиться кодировать;
  • Любой желающий повысить свои навыки и овладеть новым языком программирования;
  • Любой, кто хочет попасть в: веб-разработку, машинное обучение, науку о данных и другие горячие рынки труда.

Если Вы не видите ссылку для скачивания материала — отключите блокиратор рекламы и добавьте наш сайт в список исключений. Если Вы против рекламы на нашем сайте — покупайте контент напрямую у авторов.

15 книг по машинному обучению для начинающих

Data Science — оверхайповое направление IT. Мы сделали подборку книг по Machine Learning для тех, кто хочет разобраться, что да как.

IT стали толчком развития новых профессиональных областей: Data Mining, машинного обучения (Machine Learning) и других. Чтобы погрузиться в тему, читайте книги из нашей подборки.

Книги по машинному обучению на русском

Наталья Березовская

Автор в сфере IT, digital, экономики и финансов. Ведет некоммерческий проект для начинающих писателей «ЛитЦех».

Владимир Вьюгин.
«Математические основы машинного обучения и прогнозирования»

О чем

Сначала изучите азы статистической теории машинного обучения, игр с предсказаниями и прогнозирования с применением экспертной стратегии. Их основы прекрасно объясняет автор книги, доктор физико-математических наук Владимир Вьюгин. Пособие рассчитано на студентов и аспирантов и в доступной форме излагает математические основы, необходимые для дальнейшей работы с машинным обучением.

Педро Домингос.
«Верховный алгоритм»

О чем

Книга, благодаря которой даже ничего не смыслящие в математике и статистике люди поймут, что такое алгоритмы машинного обучения и каково их применение в жизни. Профессор Педро Домингос рассказывает о пяти основных школах Machine Learning и о том, как они используют идеи из различных областей научного знания — нейробиологии, физики, статистики, биологии, — чтобы помогать людям решать сложные задачи и упрощать рутину с помощью алгоритмов.

Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф.
«Машинное обучение»

О чем

Эта книга 2017 года издания доступно рассказывает о Machine Learning — для тех, кто ничего не слышал об этих технологиях. В ней нет заумной статистики, математики или углубленного и подробного объяснения, как использовать тот или иной алгоритм. Авторы с легкостью объясняют, что такое машинное обучение и как его применять в повседневной жизни. Примеры в книге приводятся на языке программирования Python, который используется в том числе и в этой сфере.

Бастиан Шарден, Лука Массарон, Альберто Боскетти.
«Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python»

О чем

Еще одна отличная книга для начинающих свой путь в программировании и анализе больших данных. Авторы утверждают, что благодаря ей читатель научится самостоятельно строить модели машинного обучения и развертывать крупномасштабные приложения для прогнозирования. В книге рассказывается о том, какие алгоритмы входят в семейство масштабируемых, что они из себя представляют и как с их помощью обрабатывать большие файлы. Также вы узнаете, что такое вычислительная парадигма MapReduce и как работать с машинными алгоритмами на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Читать еще:  Яндекс рся обучение от яндекс

Себастьян Рашка.
«Python и машинное обучение»

О чем

Книга для новичков, осваивающих Python и машинное обучение. Издание содержит подробные мануалы даже по таким нюансам, как установка специализированного приложения Jupyter Notebook.

В книге рассматриваются основы Machine Learning, возможности самых мощных библиотек Python для анализа данных и дается ответ на вопрос, почему этот язык — один из лидеров в Data Science.

Георгий Кухарев, Екатерина Каменская, Юрий Матвеев, Надежда Щеголева.
«Методы обработки и распознавания изображений лиц в задачах биометрии»

О чем

Несмотря на то что эта книга рассчитана на начинающих и знакомит с основными принципами искусственного интеллекта — в частности, технологии распознавания лиц, — для полного понимания терминологии и комфортного погружения в чтение все же требуется некоторый бэкграунд. В ней рассматриваются такие вопросы биометрии, как методы анализа изображений лиц, получение исходных данных из реальных сцен, структуры систем распознавания и другие. Примеры в монографии приводятся на языке машинного обучения MATLAB. Если техническими фоновыми знаниями вы не обладаете, но книгу прочитать все же хочется — незнакомые термины можно гуглить, этого вполне достаточно, чтобы не испытывать при чтении никакого дискомфорта.

Петер Флах.
«Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных»

О чем

Это цветное издание с иллюстрациями также предназначено для новичков и рассматривает широкие вопросы машинного обучения. По мере погружения читателя в тему автор раскрывает все больше деталей, но книга не слишком сложна для восприятия: вся новая терминология объясняется, а статистические и логические модели описываются понятным неподготовленному читателю языком.

Библиотеки Python, необходимые для машинного обучения

Перевод статьи Шуби Астаны «Essential libraries for Machine Learning in Python».

Разработчики, которым в их работе нужно применять приемы статистики или анализа данных, часто выбирают Python в качестве своего языка. Также он используется учеными науки о данных – при интеграции их задач с веб-приложениями или производственными средами.

Но в сфере машинного обучения Python просто «звезда». Комбинация последовательного синтаксиса, более короткого времени разработки и гибкости делает этот язык подходящим для разработки замысловатых моделей и предсказательных движков, которые можно напрямую внедрять в продакшен-системы.

Одно из самых больших преимуществ Python – широкий спектр библиотек.

Библиотеки представляют собой наборы подпрограмм и функций, написанных на данном языке. Хороший комплект библиотек может облегчить осуществление сложных задач без необходимости написания многих строк кода.

Машинное обучение во многом основано на математике. В частности, на математической оптимизации, статистике и теории вероятности. Библиотеки Python помогают исследователям / математикам «заниматься машинным обучением», даже не имея значительных познаний в разработке.

Ниже представлены несколько библиотек, которые широко используются в машинном обучении.

Scikit-learn для работы с классическими алгоритмами машинного обучения

Scikit-learn это одна из самых популярных библиотек машинного обучения. Она поддерживает много контролируемых и неконтролируемых алгоритмов обучения. Например, линейные и логистические регрессии, деревья принятия решений, кластеризацию, k-means и т. д.

Она создана на основе двух главных библиотек Python – NumPy и SciPy. В Scikit-learn добавлен набор алгоритмов для распространенных задач машинного обучения и добычи данных, включая кластеризацию, регрессию и классификацию. Даже такие задачи как преобразование данных и выбор функций могут быть реализованы с помощью всего нескольких строк.

Для людей, только начинающих работать в сфере машинного обучения, Scikit-learn является более чем достаточным инструментом. Его вполне будет хватать до того времени, как вы начнете реализовывать более сложные алгоритмы.

Tensorflow для глубокого обучения

Если вы занимаетесь машинным обучением, то наверняка испытывали, реализовывали или хотя бы слышали о некоторых формах алгоритма глубокого обучения. Являются ли они необходимыми? Не всегда. Классные ли они, если сделаны правильно? Да!

Касательно Tensorflow любопытно то, что при написании программы на Python можно компилировать и запускать программу как на CPU, так и на GPU. Таким образом для запуска на GPU вам не приходится писать на C++ или на уровне CUDA.

Библиотека использует систему многоуровневых узлов, которая позволяет вам быстро настраивать, обучать и развертывать искусственные нейронные сети с большими наборами данных. Именно это позволяет Google определять предметы на фотографиях и понимать произносимые слова в приложениях для распознавания устной речи.

Theano – также для глубокого обучения

Theano это еще одна хорошая библиотека Python для алгоритма числового расчета, похожая на NumPy. Она позволяет вам эффективно определять, оптимизировать и вычислять математические выражения, содержащие многомерные массивы.

Выделяет эту библиотеку использование преимуществ GPU компьютера. Это позволяет ей производить вычисления с большими объемами данных в сто раз быстрее, чем при запуске только на CPU. Скорость Theano особенно ценна для глубокого обучения и других задач, связанных со сложными вычислениями.

Последний релиз библиотеки Theano вышел в прошлом, 2017 году. Это версия 1.0.0 со множеством новых функций, изменениями интерфейса и прочими улучшениями.

Читать еще:  Машинное обучение хабрахабр

Pandas для извлечения и подготовки данных

Pandas это очень популярная библиотека, предоставляющая высокоуровневые структуры данных, простые в использовании и интуитивно понятные.

В ней есть много встроенных методов для группировки, комбинирования данных и их фильтрации, а также анализа временных рядов.

Pandas может с легкостью извлекать данные из различных источников, таких как базы данных SQL, файлы CSV, Excel, JSON, и манипулировать этими данными для осуществления операций с ними.

Matplotlib для визуализации данных

Самое лучшее и замысловатое машинное обучение бессмысленно, если вы не можете рассказать о нем другим людям.

Как же извлекать пользу из всех имеющихся у вас данных? Как вдохновлять бизнес-аналитиков и рассказывать им истории, полные «озарений»?

В этом вам поможет Matplotlib. Это стандартная библиотека Python, которую используют для создания графиков все люди, занимающиеся наукой о данных. Она достаточно низкоуровневая, а значит, требует больше команд для генерации хорошо выглядящих графиков и фигур, чем более продвинутые библиотеки.

С другой стороны, она гибкая. Оперируя достаточным количеством команд, вы сможете создать практически любой график. Вы можете строить разнообразные диаграммы, от гистограмм и диаграмм рассеяния до графиков с не-декартовыми координатами.

Эта библиотека поддерживает GUI-бэкенд во всех операционных системах, а также может экспортировать графики в распространенных форматах (PDF, SVG, JPG, PNG, BMP, GIF).

Seaborn – еще одна библиотека для визуализации данных

Seaborn это популярная библиотека визуализации, которая строит графики на основе Matplotlib. Это библиотека более высокого уровня, а значит, с ее помощью проще генерировать определенные виды графиков, в том числе тепловые карты, временные ряды и скрипичные графики.

Заключение

Это коллекция самых важных библиотек Python для машинного обучения. Если вы планируете работать с Python и/или в сфере науки о данных, стоит обратить на них внимание и познакомиться с ними поближе.

Если считаете, что в этом списке должны быть и другие библиотеки – поделитесь в комментариях!

Почему Python используется для машинного обучения?

Скорее всего, вы знаете, что Python — это самый популярный высокоуровневый язык программирования с динамической семантикой. Он довольно прост для работы и чтения: его использование снижает стоимость разработки и обслуживания программ.

Python считается самым простым языком программирования — именно поэтому он самый распространенный. Посмотрите на график ниже. Он предсказывает, какие языки будут использоваться чаще всего к 2020 году:

Помимо простоты, у Python есть еще один плюс — он довольно легко взаимодействует с другими языками, особенно с C и C++. Теперь давайте разберемся, почему Python активно используется в машинном обучении.

Почему Python так часто используется в машинном обучении?

По сути, машинное обучение — это технология, которая помогает приложениям на основе искусственного интеллекта обучаться и выдавать результаты автоматически, без человеческого вмешательства.

В чем состоит работа специалиста по машинному обучению? Он должен собирать, систематизировать и анализировать данные, а затем на основе полученной информации создавать алгоритмы для искусственного интеллекта.

Python лучше всего подходит для выполнения таких задач, потому что он довольно понятный по сравнению с другими языками. Более того, у него отличная производительность при обработке данных.

Согласно исследованию Hackerrank Stat 2018 , «среди работодателей самым востребованным языком программирования является JavaScript, однако среди разработчиков наибольшую любовь завоевал Python, о чем говорит наше исследование Love-Hate index».

Большой выбор библиотек и фреймворков

Одна из основных причин, почему Python используется для машинного обучения состоит в том, что у него есть множество фреймворков, которые упрощают процесс написания кода и сокращают время на разработку.

Давайте обсудим, какие именно библиотеки и фреймворки Python используются в машинном обучении. В научных расчетах используется Numpy, в продвинутых вычислениях — SciPy, в извлечении и анализе данных — SciKit-Learn. Эти библиотеки работают в таких фреймворках, как TensorFlow, CNTK и Apache Spark.

Существует фреймворк для Python, разработанный специально для машинного обучения — это PyTorch.

Понятность

Python — самый высокоуровневый и понятный язык, с которым удобно работать. Благодаря его лаконичности и удобству чтения он хорошо подходит для обучения разработке ПО.

Кроме того, Python хорошо подходит для машинного обучения, потому что сами алгоритмы машинного обучения сложны для понимания. При работе с Python разработчику не нужно уделять много внимания непосредственно написанию кода: все внимание он может сосредоточить на решении более сложных задач, связанных с машинным обучением.

Простой синтаксис языка Python помогает разработчику тестировать сложные алгоритмы с минимальной тратой времени на их реализацию.

Обширная поддержка

Еще одно преимущество Python — это обширная поддержка и качественная документация. Существует множество полезных ресурсов о Python, на которых программист может получить помощь и консультацию, находясь на любом этапе разработки.

Гибкость

Следующее преимущество Python в машинном обучении состоит в его гибкости: например, у разработчика есть выбор между объектно-ориентированным подходом и скриптами. Python помогает объединять различные типы данных. Более того, Python особенно удобен для тех разработчиков, которые большую часть кода пишут с помощью IDE.

Популярность

Как уже отметили, Python набрал популярность благодаря простой и понятной структуре синтаксиса. Именно поэтому на рынке много Python-разработчиков, которые готовы работать над проектами, связанными с машинным обучением.

Заключение

Перечисленные выше факторы объясняют, почему Python так активно используется в сфере машинного обучения. Его простота помогает работать над сложными алгоритмами машинного обучения.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector