Публикации по теме 'python-libraries'


10 библиотек Python для машинного обучения
10 библиотек Python для машинного обучения Если вы хотите изучить магию машинного обучения (ML) с помощью Python, вас ждет удовольствие! В Python есть несколько очень полезных инструментов — они как ваши верные помощники в мире искусственного интеллекта. Независимо от того, являетесь ли вы новичком в этом деле или опытным профессионалом, эти десять основных библиотек сделают ваше путешествие по машинному обучению более плавным, чем когда-либо. Вот 10 самых популярных библиотек..
Библиотека перехода текста в речь в python
pyttsx3 — это библиотека преобразования текста в речь на Python. Он позволяет преобразовывать текст в речь, используя различные голоса и языки. Библиотека использует различные речевые движки в зависимости от вашей операционной системы: В Windows он использует механизм преобразования текста в речь Microsoft. В macOS используется встроенный в macOS механизм преобразования текста в речь. В Linux используется движок eSpeak. Вот пример того, как вы можете использовать pyttsx3 для..
10 лучших библиотек Python, которые вы должны знать в 2020 году | Эдурека
10 лучших библиотек Python: Python — это океан библиотек, которые служат различным целям, и как разработчик Python вы должны хорошо знать лучшие из них. Чтобы помочь вам в этом, вот статья, в которой представлены 10 лучших библиотек Python для машинного обучения, которые ТензорФлоу Scikit-Learn Нампи Керас ПиТорч СветGBM Эли5 SciPy Теано Панды Введение Python — один из самых популярных и широко используемых языков программирования, который заменил многие языки..
Универсальный доступ ко всем библиотекам машинного обучения
Введение В предыдущих блогах серии « Полное машинное обучение и глубокое обучение для начинающих » мы познакомили вас с логическими и математическими концепциями машинного обучения. Но в дальнейшем наши блоги будут больше ориентированы на кодирование, что требует краткого представления о том, какие библиотеки используются в машинном обучении. Библиотека всегда была хранилищем знаний и инструментов исследования. С появлением больших данных и науки о данных в последние годы..
Введение в Python для машинного обучения
Начинать с нуля: Давайте посмотрим, с чего вы можете начать свой путь к машинному обучению и науке о данных: Изучите язык программирования Python (как минимум средний уровень) Начните изучать работу библиотек на Python. Вот несколько библиотек, с которыми я работал: NumPy NumPy - это библиотека с ndarray в качестве базовой структуры данных, используемой для обработки массивов и матриц. Массив NumPy имеет сетку значений, все из которых имеют один и тот же тип данных, в..
Введение в Python для науки о данных
Python — это мощный объектно-ориентированный язык программирования высокого уровня с простым синтаксисом. У него много приложений, но основными из них являются веб-разработка, разработка программного обеспечения и наука о данных. Наука о данных — это область, в которой из данных извлекается значимая информация, позволяющая принимать решения и планировать в бизнесе. Он сочетает в себе математику, статистику, программирование, машинное обучение, искусственный интеллект и расширенную..
Библиотека прогнозирования временных рядов для конкретных доменов для сетевых и облачных операций
Авторы: Шрути Джадон, Аджит Патанкар, Аман Гаурав, Дивьянк Гарг, Мэн Сун Обзор: Сетевые продукты и продукты для центров обработки данных собирают большой объем данных телеметрии, таких как трафик, загрузка ЦП (центрального процессора), использование памяти и т. д. Одним из наиболее важных бизнес-требований этих продуктов является прогнозирование данных телеметрии. В широком смысле методы прогнозирования варьируются от простых статистических методов среднего отклонения до глубокого..