Авторские права на сайт принадлежат Данилу и Евгению Гилядовым
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
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