TF-IDF: Как компьютеры понимают важность слов в тексте
Сегодня мы поговорим о том, как компьютеры определяют, какие слова в тексте самые важные.
Семен Лобачевский
Streamlit - инструмент для быстрого прототипирования
Streamlit - это мощный инструмент, который позволяет легко создавать интерактивные приложения для анализа данных и машинного обучения.
Как начать соревнования на Kaggle: Пошаговое руководство с примерами
Kaggle — отличная площадка для того, что отточить навыки или применить теорию на практике.
Уменьшение размерности набора данных лиц
Сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом уменьшения размерности набора данных лиц. Это важная задача в компьютерном зрении и машинном обучении, которая позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, улучшая производительность моделей и уменьшая затраты на вычисления.
Создание простого телеграм-бота с использованием библиотеки python-telegram-bot
Привет! Сегодня я расскажу вам, как создать простого телеграм-бота с использованием библиотеки python-telegram-bot. Эта библиотека значительно упрощает процесс разработки и позволяет быстро настроить и запустить вашего собственного бота.
Кластеризация изображений с использованием scikit-learn
Сегодня я хочу поделиться своим опытом в области кластеризации изображений с использованием библиотеки scikit-learn.
Предсказание цен на жилье в Бостоне
В этой статье я расскажу о своем опыте создания модели машинного обучения для прогнозирования цен на недвижимость в Бостоне, используя Python и библиотеки машинного обучения.
Классификация цветков ириса с помощью машинного обучения
Недавно я решил попробовать применить методы машинного обучения для классификации цветков ириса по их размерам. Это известная задача, часто используемая в качестве учебного примера.
Загрузка обученных моделей
Я часто сталкиваюсь с задачей сохранения обученных моделей машинного обучения для последующего использования без необходимости повторного обучения. Библиотека scikit-learn предоставляет удобные инструменты для сериализации и загрузки моделей.
Сохранение моделей в pickle формат
Сохранение обученных моделей крайне важно для того, чтобы иметь возможность использовать их в будущем без необходимости повторного обучения. Один из самых простых и удобных способов сериализации моделей - это сохранение в формат pickle.