Привет, Хабр!
На связи участник профессионального сообщества NTA Кухтенко Андрей.
В интернете постоянно что-то рекомендуют: посмотреть новое видео, добавить друга или купить товар. Как работают эти алгоритмы, расскажу в посте ниже и реализую рекомендательную систему с помощью графов.
Привет, Хабр!
Если вы уже знакомы с архитектурным паттерном Lambda, то сегодня мы поговорим о его ближайшем родственнике - Kappa.
Когда речь идет о обработке больших данных, архитектурные паттерны играют самую важную роль. Ранее мы обсудили Lambda, который предлагает подход, сочетающий в себе потоковую и батч-обработку данных. Однако, Kappa предоставляет нам несколько другой взгляд на эту проблему. Он упрощает архитектуру, фокусируясь исключительно на потоковой обработке.
Прогнозируем нагрузку группы солнечных электростанций на сутки вперед с помощью машинного обучения. Сравниваем два метода — Random Forest и LSTM.
Нетрадиционный способ вычисления медианы массива значений с плавающей точкой при помощи нескольких проходов по исходному массиву по словам, начиная с более значащих, с использованием целочисленной арифметики, что даёт возможность в некоторых случаях несколько обогнать по скорости "традиционные" классические алгоритмы.
Вы когда-нибудь задумывались, как модели машинного обучения переходят от экспериментов к реальным приложениям? Здесь мы погрузимся в мир сред обслуживания моделей и невоспетых героев, стоящих за развертыванием и обслуживанием моделей ИИ. В этой статье мы раскрывается скрытая магия — от интеграции scikit-learn до контейнеризации Docker, предоставляя вам ключевые идеи для превращения ваших моделей в доступные сервисы.
Привет Хабр! В мире современных вычислений и информационных технологий, алгоритмы играют решающую роль. Они служат фундаментальным инструментом для решения разнообразных задач, начиная от оптимизации бизнес-процессов до анализа сложных структур данных. В контексте графовой теории и сетевых приложений, алгоритмы нахождения кратчайшего пути с одним источником во взвешенных графах представляют собой важную часть этой эффективной инструментарии.
В данной статье мы погрузимся в мир алгоритмов, предназначенных для нахождения кратчайшего пути в графах, в которых каждое ребро имеет свой вес. Независимо от того, является ли целью нахождение кратчайшего пути в дорожной сети, оптимизация маршрутов в логистике или даже поиск кратчайшего пути в социальных сетях, алгоритмы нахождения кратчайшего пути предоставляют мощные инструменты для решения таких задач.
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, я работаю в Мегафоне аналитиком больших данных. В этой статье я хочу поговорить про временные ряды, а если конкретнее, про использование нейросетей для их прогнозирования.
В статье мы не только разберем две актуальные архитектуры для прогнозирования, но и применим их на реальных данных. В дополнение к статье вас ждет код, с помощью которого вы легко сможете запустить сетки и применить их для решения своих задач!
Итак, мы подошли к финальной части ботостроительной трилогии. Наш бот уже умеет смотреть RSS-ленту Мотора, подгружать свежие новости, слать сообщения администратору бота, а также реализована вся логика работы с модерацией сообщений перед отправкой в канал и работой с ChatGPT. Осталась одна проблема - обновление ленты происходит единожды, при запуске скрипта. Исправим эту оплошность.
Библиотека pandas 2.0 вышла в начале апреля, в ней появилось много улучшений нового режима Copy‑on‑Write (CoW, копирование при записи). Ожидается, что в pandas 3.0 режим CoW будет использоваться по умолчанию. Сейчас полный переход на копирование при записи запланирован на апрель 2024 года. У разработчиков библиотеки нет планов поддержки некоего «режима совместимости» или режима, в котором CoW не применяется.
Эта серия публикаций посвящена рассказу о том, как работают внутренние механизмы CoW в pandas. Она призвана помочь пользователям библиотеки понять, что происходит при выполнении кода, узнать о том, как эффективно пользоваться копированием при записи, и о том, как адаптировать свой код под новые возможности pandas. Здесь будут приведены примеры того, как использовать данный механизм для того чтобы добиться от системы самого высокого уровня производительности. Здесь же будет рассмотрено и несколько антипаттернов, использование которых в программах ведёт к появлению в них ненужных «узких мест». Пару месяцев назад я написал небольшой вводный материал по Copy‑on‑Write в pandas.
Хотел отложить написание второй части трилогии в долгий ящик, но судя по просмотрам первого эпизода - тема создания Телеграм-ботов все еще актуальна на Хабр.
Во второй части сфокусируемся на разработке бизнес-логики бота. В нашем проекте, для взаимодействия с Telegram, будем использовать библиотеку Aiogram. Для Python написано достаточное количество библиотек для работы с ТГ, но Aiogram, наверное, самая популярная. Советую прочитать руководство по работе с Aiogram от Groosha - для меня это была основная теоретическая база. Кроме непосредственной работы с функционалом библиотеки, советую обратить внимание на раздел "Роутеры. Структура" - я буду следовать этой логике при создании бота.
Здравствуйте, дорогие хабровчане, недавно столкнулся с проблемой, связанной с написанием алгоритма из названия в turboprolog2.0, более того я не нашел нигде готовой реализации в трехмерном пространстве на нормальных языках программирования.
В этой статье я рассказываю, как настроить уведомления в вашем приложении на Python или в Alertmanager таким образом, чтобы сообщения приходили в определенный Telegram топик.
Искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более востребованными в современном мире. Многие компании и стартапы активно внедряют технологии искусственного интеллекта для решения бизнес-задач и оптимизации процессов.
Одним из ключевых инструментов для реализации нейро-сетевых архитектур и алгоритмов глубокого обучения является язык программирования Python. Благодаря наличию мощных библиотек, таких как TensorFlow и Keras, создание и обучение нейронных сетей на Python стало достаточно простым.
TensorFlow - это библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она позволяет определять, тренировать и запускать нейронные сети различных архитектур. Keras - библиотека глубокого обучения высокого уровня, может использовать TensorFlow в качестве бэкенда. Keras упрощает создание моделей нейросетей благодаря удобному API.
Цель этой статьи - познакомить читателей с основными принципами глубокого обучения, а также возможностями библиотек TensorFlow и Keras для создания и обучения нейронных сетей на Python. Мы рассмотрим базовые концепции, этапы обучения моделей, а также практические кейсы использования TensorFlow и Keras для решения задач классификации, распознавания и анализа данных.
Изучив эту статью, читатели получат представление о том, как при помощи Python и рассматриваемых библиотек можно создавать эффективные модели искусственного интеллекта.
Real-time приложения, как следует из названия, предоставляют мгновенный обмен данных и информации между сервером и клиентом. Они встречаются повсеместно в различных сферах, начиная от социальных сетей и мессенджеров, и заканчивая финансовыми торговыми платформами, мониторингом систем, онлайн-играми и многими другими областями. Подобные приложения обеспечивают пользовательский опыт, который чрезвычайно близок к реальному времени.
Дело было год назад, не помню что я там забыл, но мне определенно хотелось скачать какую‑то картинку с behance.net, но как вы знаете — опции скачать там нет. Зная, как работает веб — я без проблем забрал нужное изображение найдя ссылку в HTML коде, но не все готовы так заморачиваться, поэтому я решил автоматизировать этот процесс.
Так появился python‑модуль behance‑py, который, если верить статистике с pepy.tech, имеет более 5 тысяч установок и расширение для Chrome, о котором более подробно в статье.
Привет, хабр! Сегодня мы хотели бы продолжить тему обработки пространственных данных средствами Python библиотеки estaty. Мы уже рассказывали о том как можно Объединять открытые данные Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон вокруг объектов недвижимости.
Теперь же поговорим о более сложном анализе
Привет,Хабр!
Почему несбалансированные данные - это такая большая проблема? Все начинается с того, что в реальном мире классы могут быть не равномерно представлены в наших данных. Например, в задаче обнаружения мошенничества с кредитными картами, обычные транзакции будут составлять большую часть данных, в то время как мошеннические операции будут редкими. Если модель обучается на таких данных, она склонна к смещению в сторону более представленного класса, и это может привести к плохим результатам в реальном мире.
Борьба с несбалансированными данными - это не просто задача улучшения производительности моделей, это вопрос надежности и безопасности.
Что же делает борьбу с несбалансированными данными такой сложной задачей?
Головоломки на Python: Увлекательный Путь к Мастерству в Программировании
В этой статье я представляю серию увлекательных головоломок, разработанных для развития навыков программирования на Python. Читатели решат задачи, используя различные аспекты языка, от криптографии до рекурсии. Каждая головоломка сопровождается подробным объяснением и примерами кода, сделав обучение интересным и практичным.
Лучший способ что-то понять - попробовать на практике, а лучшая практика - это реальные примеры. В этой статье мы узнаем шесть основных сценариев использования Celery. Разберем основные методы и аргументы, которые точно пригодятся. От асинхронной обработки задач до управления временем выполнения и обработки ошибок - вы получите цельное представление о том, как Celery может решать ваши задачи.
