Запуск инновационных технологий, таких как Midjourney и Chat GPT, значительно повысил интерес к искусственному интеллекту, что, в свою очередь, способствовало появлению в Телеграме специализированных чат-ботов. Эти боты предоставляют возможность использовать функции популярных нейросетей без необходимости регистрации и, зачастую, бесплатно.

Предлагаю рассмотреть некоторых ботов и оценить их функционал. Приятного прочтения! (:

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

Привет, Хабр!

Сегодня с вами участница профессионального сообщества NTA Яруллина Ляйсян.

В современном мире визуализация данных используется повсеместно. Она позволяет в сжатые сроки предоставить изображение или видео, описывающее колоссальное количество информации, что делает визуализацию незаменимой в анализе данных.

Но не менее важной в указанном вопросе является статистика. Она позволяет провести качественную обработку данных и сделать выводы на ее основе — без статистической базы графическое представление данных не несет особой ценности. И в наше время океана неподтвержденной информации это куда более серьезная проблема, чем могло бы показаться изначально. Поэтому важно уметь быстро внедрять аннотации статистической значимости в полученную визуализацию и уметь ее расшифровывать.

В последние годы создаются специальные статистические пакеты, которые позволяют реализовать вышеизложенное в жизнь быстро и просто. Например, специально для библиотеки Seaborn, используемой для построения статистических графиков, был создан пакет Statannotations. Он позволяет проводить дополнительные вычисления статистических тестов и добавлять их результаты в виде аннотаций к графикам. Рассмотрю его подробнее и для примера загляну в глубины мозга.