В этом руководстве мы обсудим детали создания различных синтетических наборов данных с использованием библиотек Numpy и Scikit-learn. Мы увидим, как можно сгенерировать разные образцы из разных распределений с известными параметрами.

Мы также обсудим создание наборов данных для различных целей, таких как регрессия, классификация и кластеризация. В конце мы увидим, как мы можем создать набор данных, имитирующий распределение существующего набора данных.

Публичные API - это круто!

Человеческий мозг может легко распознавать и различать объекты на изображении. Например, имея изображение кошки и собаки, за наносекунды мы различаем их, и наш мозг воспринимает это различие. Если машина имитирует это поведение, она максимально приближена к искусственному интеллекту. Впоследствии область компьютерного зрения направлена ​​на имитацию системы зрения человека - и было много вех, которые преодолели барьеры в этом отношении.Более того, в наши дни машины могут легко различать разные изображения, обнаруживать предметы и лица и даже генерировать изображения людей, которых не существует! Очаровательно, не правда ли? Одним из моих первых опытов, когда я начинал работать с компьютерным зрением, была задача классификации изображений. Сама способность машины различать объекты ведет к большему количеству направлений исследований, например, к различению людей.

По мнению специалистов по данным, R против Python - это постоянная борьба, когда речь заходит о том, какой язык лучше. Хотя у каждого языка есть свои сильные стороны, на мой взгляд, у R есть один передовой трюк, который трудно превзойти: R имеет фантастические инструменты для передачи результатов посредством визуализации.

Pandas - одна из наиболее часто используемых библиотек Python как для специалистов по данным, так и для инженеров. Сегодня я хочу поделиться некоторыми советами по Python, которые помогут нам проводить проверки квалификации между двумя фреймами данных.

Гео данные могут быть интересными. Одна интерактивная геопространственная визуализация предоставляет много информации о данных и области и многое другое. У Python так много библиотек. Трудно понять, какой из них использовать. Для геопространственной визуализации я буду использовать Folium. Он очень прост в использовании, и он также имеет несколько стилей, чтобы соответствовать вашему выбору и требованиям.

Платформы онлайн-обучения и соревнований по Kaggle обычно предоставляют вам полный (и чистый) набор данных. На практике, первый шаг проекта машинного обучения - получить в свои руки необходимые данные. Очистка веб-страниц или извлечение данных с веб-сайтов является одним из инструментов для достижения этой цели.

В этой статье мы изучим процесс сбора данных в Twitter, обработки текста и географического отображения данных. Мы будем иметь дело с подмножеством данных, имеющим ключевые слова #python и #javascript.