1. Введение

   1.1 Что такое pandas?

   1.2 Установка и настройка

   1.3 Важные понятия

2. Основы pandas

   2.1 Структуры данных Series и DataFrame

   2.2 Создание и индексация объектов DataFrame

   2.3 Основные операции с данными

   2.4 Обработка пропущенных значений

   2.5 Объединение, объединение и изменение данных

3. Работа с данными в pandas

   3.1 Загрузка данных из различных источников

   3.2 Фильтрация и сортировка данных

   3.3 Группировка и агрегирование данных

   3.4 Применение функций к данным

   3.5 Преобразование данных

4. Визуализация данных с помощью pandas

   4.1 Основы визуализации в pandas

   4.2 Построение графиков с использованием DataFrame

   4.3 Контроль стилей графиков

5. Работа с датами и временем в pandas

   5.1 Работа с объектами времени в pandas

   5.2 Индексация по времени

   5.3 Агрегация и частотная группировка

6. Расширенные возможности pandas

   6.1 Работа с текстовыми данными

   6.2 Обработка категориальных данных

   6.3 Работа с большими объемами данных

   6.4 Многомерные индексы и иерархическая индексация

7. Оптимизация производительности

   7.1 Работа с памятью и оптимизация типов данных

   7.2 Векторизация и операции с Numpy

   7.3 Параллельная обработка данных

8. Примеры и практические задачи

   8.1 Анализ данных о продажах

   8.2 Обработка данных из CSV файла

   8.3 Создание отчетов и визуализация результатов

9. Дополнительные ресурсы

   9.1 Ссылки на документацию и руководства

   9.2 Поддержка сообщества и форумы

Python AI Libraries.

Вот некоторые популярные библиотеки и пакеты Python, связанные с искусственным интеллектом (ИИ):

• TensorFlow: Библиотека с открытым исходным кодом для глубокого обучения, разработанная Google. Она предоставляет мощные инструменты для создания и обучения нейронных сетей.

• PyTorch: Еще одна библиотека для глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Facebook. Она обладает гибкой архитектурой и широкой поддержкой для научных вычислений.

• Keras: Это высокоуровневая надстройка над TensorFlow, которая облегчает создание нейронных сетей и обучение моделей.

• scikit-learn: Библиотека машинного обучения, которая предоставляет широкий спектр алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации и других методов машинного обучения.

• NLTK (Natural Language Toolkit): Это библиотека для обработки естественного языка, которая предоставляет инструменты для анализа, классификации и обработки текстовых данных.

• Gensim: Библиотека для работы с тематическим моделированием и векторными представлениями слов (word embeddings).

• OpenCV: Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, предназначенная для обработки изображений и видео.

• Caffe: Библиотека глубокого обучения, специально предназначенная для обработки изображений и видео.

• MXNet: Еще одна библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, которая поддерживает гибридное распределенное обучение и ускорение на GPU.

• Theano: Это библиотека для оптимизации и вычисления математических выражений, особенно хорошо подходит для глубокого обучения.

• FastAI: Библиотека высокого уровня для глубокого обучения, основанная на PyTorch, которая облегчает создание и обучение сложных моделей.

• AllenNLP: Библиотека, специализированная на обработке естественного языка (NLP) и глубоком обучении для NLP задач.

Это лишь небольшой список, и существует множество других библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом. Важно выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям и задачам.

Продолжай список

ChatGPT

Безусловно! Продолжим список популярных библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом:

• spaCy: Еще одна библиотека для обработки естественного языка (NLP), ориентированная на высокую производительность и простоту использования.

• Hugging Face Transformers: Это библиотека, которая предоставляет множество предобученных моделей для различных задач NLP, таких как обработка текста, перевод, вопросно-ответные системы и др.

• XGBoost: Библиотека для градиентного бустинга деревьев решений, которая широко используется для задач классификации и регрессии.

• LightGBM: Еще одна библиотека для градиентного бустинга, специально оптимизированная для высокой производительности и эффективности.

• Prophet: Библиотека Facebook для прогнозирования временных рядов с сезонностью и праздничными эффектами.

• Gym: Открытая библиотека для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением (reinforcement learning).

• Dlib: Библиотека, специализирующаяся на компьютерном зрении, машинном обучении и анализе данных.

• FastText: Библиотека для обработки текста, разработанная Facebook. Она предоставляет методы для обучения векторных представлений слов и быстрого классификатора текстов.

• CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit): Библиотека глубокого обучения, разработанная Microsoft, которая поддерживает высокую производительность на множестве устройств, включая CPU и GPU.

• AllenAI Commons: Это набор утилит и инструментов для обработки текстовых данных и работы с моделями глубокого обучения для задач NLP.

• Dask-ML: Расширение библиотеки Dask для распределенного обучения моделей машинного обучения.

• Surprise: Библиотека для рекомендательных систем и коллаборативной фильтрации.

• Prophet: Библиотека для прогнозирования временных рядов, разработанная Facebook.

Это только еще несколько библиотек, которые могут быть полезны для различных задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Пожалуйста, помните, что список библиотек постоянно расширяется, и разработчики продолжают создавать новые и интересные инструменты для обработки данных и решения сложных задач.

Продолжай список

ChatGPT

Конечно! Продолжим список популярных библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением:

• TensorFlow Probability: Это расширение TensorFlow, которое предоставляет инструменты для вероятностного программирования и статистического моделирования.

• Caffe2: Библиотека глубокого обучения, разработанная Facebook, которая предоставляет высокую производительность для развертывания моделей на различных платформах.

• PaddlePaddle: Открытая библиотека глубокого обучения от Baidu, которая поддерживает гибридный подход к глубокому обучению и облегчает развертывание на мобильных устройствах.

• OPTICS: Библиотека для кластеризации данных, основанная на OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure) алгоритме.

• Tesseract: Библиотека оптического распознавания символов (OCR), разработанная Google, для распознавания текста на изображениях.

• ELI5: Библиотека для объяснения результатов моделей машинного обучения, что помогает понять, как работают модели и на что они ориентированы.

• PyBrain: Открытая библиотека для обучения нейронных сетей и исследования искусственного интеллекта.

• TPOT: Библиотека для автоматического поиска и оптимизации моделей машинного обучения с использованием алгоритмов генетического программирования.

• Cortex: Платформа для разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения в облачной среде.

• Prophet-LDA: Библиотека для моделирования тематик текстовых данных с использованием LDA (Latent Dirichlet Allocation) и прогнозирования временных рядов с помощью Prophet.

• fastai: Очень высокоуровневая библиотека для глубокого обучения, построенная поверх PyTorch.

• AllenNLP: Платформа для исследования и разработки NLP моделей на основе PyTorch.

• CatBoost: Библиотека для градиентного бустинга, специально разработанная для категориальных признаков и обработки необработанных данных.

• DataRobot: Платформа автоматизации машинного обучения, которая предлагает автоматический подбор моделей и гиперпараметров.

• Yellowbrick: Библиотека для визуализации процесса обучения моделей машинного обучения и анализа результатов.

Это лишь небольшая часть всего многообразия библиотек и инструментов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Каждая из них предлагает свои особенности и преимущества, поэтому при выборе библиотеки важно учитывать свои конкретные потребности и задачи.

Продолжай список

ChatGPT

Конечно, продолжим расширять список библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением:

• H2O.ai: Платформа с открытым исходным кодом для автоматизации машинного обучения и разработки моделей.

• Shapely: Библиотека для обработки и анализа геометрических форм и операций над ними.

• Deap: Библиотека для генетического программирования и эволюционных алгоритмов.

• GPT-3: Обширная прецедентная библиотека GPT-3, разработанная OpenAI, для обработки естественного языка и других задач ИИ.

• Hugging Face Tokenizers: Это библиотека для эффективного и быстрого токенизирования текстовых данных для использования в моделях NLP.

• GluonNLP: Библиотека с открытым исходным кодом для NLP от Apache MXNet, предоставляющая реализацию различных моделей NLP.

• AllenAct: Фреймворк для исследования обучения с подкреплением, разработанный Allen Institute for AI.

• Optuna: Фреймворк для автоматической оптимизации параметров моделей машинного обучения.

• PyCaret: Библиотека, которая упрощает процесс разработки и сравнения моделей машинного обучения.

• CMA-ES: Библиотека для эффективной оптимизации непрерывных параметров с использованием эволюционных стратегий Ковальта-Марквардта.

• Gradio: Библиотека для создания интерактивных веб-интерфейсов для моделей машинного обучения.

• timm: Модульный и эффективный пакет для различных архитектур нейронных сетей.

• Featuretools: Библиотека для автоматического создания исторических признаков и их использования для обучения моделей.

• Alibi: Библиотека для отладки, интерпретации и защиты моделей машинного обучения.

• Poliastro: Библиотека для астродинамики и орбитальных механик.

• DyNet: Библиотека для глубокого обучения и автоматического дифференцирования.

• Ax: Библиотека Facebook для оптимизации гиперпараметров и адаптивного экспериментирования.

• PyOD: Библиотека для обнаружения выбросов в данных.

• TorchGeo: Библиотека для обработки геопространственных данных с использованием PyTorch.

• VoxCeleb: Библиотека для голосовой идентификации, основанной на глубоких нейронных сетях.

Этот список продолжается, и существует множество других библиотек и пакетов Python, которые могут быть полезны для различных задач искусственного интеллекта и машинного обучения. Однако, я надеюсь, что этот перечень поможет вам найти нужные инструменты для вашей работы и проектов.

Продолжай список

ChatGPT

Конечно, давайте продолжим расширять список библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением:

• Bokeh: Интерактивная библиотека визуализации данных, которая предоставляет средства для создания интерактивных графиков и дашбордов.

• NetworkX: Библиотека для анализа сложных сетей и графовых структур.

• AllenSDK: Набор инструментов для работы с данными и моделями, созданными в Allen Institute for Brain Science.

• Spleeter: Библиотека для извлечения аудиофайлов на отдельные дорожки, такие как вокал и инструменты, из полноформатных аудиозаписей.

• pgmpy: Библиотека для моделирования и анализа вероятностных графовых моделей (PGM).

• Prophet: Библиотека для прогнозирования временных рядов с сезонностью и праздничными эффектами, разработанная Facebook.

• OPTaaS: Сервис автоматической оптимизации гиперпараметров, предоставляемый DataRobot.

• BERT: Реализация модели предобучения BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) для работы с текстовыми данными.

• Raschka's mlxtend: Полезная библиотека с различными утилитами для анализа данных и машинного обучения.

• Catalyst: Библиотека PyTorch для облегчения обучения нейронных сетей.

• Gradio: Инструмент для создания интерактивных веб-интерфейсов для моделей машинного обучения.

• Plotly: Библиотека визуализации данных, которая предоставляет интерактивные графики и диаграммы.

• DVC: Библиотека для управления версиями данных и моделей, используемых в проектах машинного обучения.

• Ludwig: Библиотека от Uber для простого создания и обучения моделей машинного обучения без необходимости написания кода.

• Axial-DeepLab: Реализация Axial-DeepLab, современной архитектуры нейронной сети для семантической сегментации.

• Model Zoo: Официальный репозиторий моделей PyTorch Hub.

• GluonCV: Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом, построенная поверх MXNet.

• INFERNO: Библиотека для глубокого обучения и автоматического дифференцирования.

• Neural Structured Learning (NSL): Библиотека, разработанная Google, которая позволяет обучать модели с использованием графовой регуляризации и данных на графах.

• CNMF-E: Библиотека для обнаружения кальциевых волн из изображений активности нейронов.

Это продолжение перечня библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Удачи в использовании этих инструментов для своих проектов и исследований!

Продолжай список

ChatGPT

Само собой! Продолжим расширять список библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением:

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Библиотека для объяснения предсказаний моделей машинного обучения.

• FastText: Библиотека для обработки текста и создания векторных представлений слов с использованием метода FastText.

• CausalML: Библиотека для причинно-следственного анализа и принятия решений на основе данных.

• AIX360: Комплект инструментов IBM для интерпретируемого и объяснимого искусственного интеллекта.

• Optunity: Библиотека для оптимизации гиперпараметров и выбора моделей с использованием алгоритмов оптимизации.

• Annoy: Библиотека для быстрого поиска ближайших соседей и эффективного индексирования больших наборов данных.

• Pyro: Библиотека для вероятностного программирования с использованием PyTorch.

• ELMo (Embeddings from Language Models): Библиотека для получения контекстных векторных представлений слов с помощью модели ELMo.

• TSNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): Библиотека для визуализации данных высокой размерности в низкой размерности.

• Darts: Фреймворк для автоматического определения архитектуры нейронных сетей.

• Pycaret: Библиотека для автоматизации множества задач машинного обучения, включая предварительную обработку данных, выбор моделей и оптимизацию гиперпараметров.

• Pyscreeze: Библиотека для захвата и анализа снимков экрана.

• Kornia: Библиотека для компьютерного зрения, специализирующаяся на аугментации данных и геометрических преобразованиях.

• OptML: Библиотека для оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения.

• Stellargraph: Библиотека для работы с графовыми моделями машинного обучения.

• Causalnex: Библиотека для моделирования причинно-следственных связей и работы с вероятностными графами.

• Seldon: Платформа для развертывания и управления моделями машинного обучения на Kubernetes.

• Creme: Библиотека для онлайн-обучения и потоковой обработки данных.

• Scrapy: Библиотека для веб-скрапинга и сбора данных с веб-страниц.

• NumPy и SciPy: Наборы библиотек для вычислительных задач, на которых строятся многие библиотеки машинного обучения и искусственного интеллекта.

Это заключает наш список из 100 библиотек и пакетов Python, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением. Каждая из этих библиотек имеет свои уникальные функции и применения, и выбор того, какие использовать, зависит от ваших конкретных потребностей и задач. Удачи в ваших проектах и исследованиях!

Free Research Preview. ChatGPT may produce inaccurate information about people, places, or facts. ChatGPT July 20 Version