Основы исследования данных
Исследование данных (Data Exploration) — это первый шаг в анализе данных, который помогает понять их структуру, выявить основные закономерности и обнаружить возможные проблемы.
Семен Лобачевский
Как работают модели машинного обучения
Модели машинного обучения (ML) представляют собой математические алгоритмы, которые обучаются на данных для прогнозирования или классификации.
Строки и словари в Python
Строки и словари — два из самых часто используемых типов данных в Python. Они обеспечивают гибкость при работе с текстовыми данными и упорядоченными коллекциями.
Циклы и Генераторы Списков в Python
Циклы и генераторы списков — важные инструменты в Python, которые позволяют выполнять итерации по данным и создавать новые структуры данных.
Списки в Python: Подробное Руководство
Списки (или массивы) — один из самых важных типов данных в Python, позволяющий хранить упорядоченные коллекции элементов. Они гибкие и мощные, что делает их ключевым инструментом в арсенале программиста.
Булевые значения и условные операторы
Булевы значения и условные операторы играют ключевую роль в программировании, помогая определять, какие блоки кода будут выполнены в зависимости от условий. Рассмотрим эти концепции подробно.
Обучение с подкреплением: Подробное руководство с примерами на Python
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — это метод машинного обучения, в котором агент учится взаимодействовать с окружающей средой, чтобы максимизировать получаемое вознаграждение.
Обучение без учителя (unsupervised learning)
Обучение без учителя (unsupervised learning) — это метод машинного обучения, при котором алгоритмы работают с данными без заранее известных меток. Цель обучения без учителя — выявление скрытых структур и закономерностей в данных.
Обучение с учителем (supervised learning)
Обучение с учителем (supervised learning) — это подход в машинном обучении, при котором модель обучается на размеченных данных. Цель состоит в том, чтобы научить модель делать точные предсказания на новых, невиданных данных.
Алгоритмы машинного обучения и примеры применения
В этой статье я хочу поделиться своими знаниями и опытом в области алгоритмов машинного обучения, а также рассказать о том, как они применяются в различных сферах нашей жизни.