DLPreq#01 NumPy 101.01
ИИ сегодня является популярной темой, и каждый заинтересован внести свой вклад в эту игру. Самое неправильное, что они могут сделать (как и большинство из них), — это начать изучать глубокое обучение. Они ныряют в море, где не знают, как плыть и угадывают, что будет. Да, вы правильно поняли, они тонут. Они погружаются в безбрежное море глубокого обучения и возвращаются к своей первоначальной работе. Я постараюсь стать Домом Света для таких игроков. В этом курсе Предварительные требования к глубокому обучению мы сосредоточимся на основах, необходимых для глубокого погружения в глубокое обучение с реальными проблемами. Кстати говоря, нам не нужно много основ для глубокого погружения. Давайте начнем.
Вот задача:
У нас есть таблица с данными по акциям SUZLON за семь дней. Проблема в том, что нам нужно изображение тепловой карты как часть проекта по прогнозированию фондового рынка.
Совет. Вам нужно найти максимум в каждом столбце и разделить на него каждую ячейку в этом столбце, а затем использовать эти данные для создания изображения тепловой карты. CSV-файл находится здесь: https://raw.githubusercontent.com/charusat09/stock_market_prediction/master/suzlong_test_data.csv
Решение:
Я предлагаю сначала решить вышеуказанную задачу самостоятельно. Попробуйте хотя бы, а затем обратитесь к следующему решению.
https://colab.research.google.com/drive/1tdFvBvTllr3Uetn9-z0tJEt12_RZItKX
Об авторе
Маюр — энтузиаст глубокого обучения, который хочет решать проблемы реального мира с помощью реальных технологий. Спасибо, что прочитали мою статью.
Пожалуйста, подпишитесь на мою рассылку новостей, чтобы получать обновления о моих предстоящих сообщениях.
Глоссарий:
Они: большая часть выборки. Не каждый
Глубокое обучение: глубокое обучение и машинное обучение
