Google представила Data Science Agent в Colab для упрощения анализа
Google выпустила обновление для Colab, которое позволит изменить способ анализа данных. Бесплатная облачная среда Jupyter Notebook теперь включает в себя Data Science Agent на базе Gemini, который автоматизирует такие задачи, как импорт библиотек, загрузка данных и написание шаблонного кода.
Простыми словами о методе максимального правдоподобия и информации Фишера
Всем привет! Сегодня я хотел бы рассказать про метод максимального правдоподобия и информацию Фишера и еще несколько смежных тем, которые активно используются в машинном обучении и анализе данных. Расскажу я об этом просто, понятно и без воды, но с практическими примерами, в том числе на Python.Сейчас я кратенько и водянисто расскажу о проблематике, а потом перейдем непосредственно к теме. Обещаю всю воду оставить исключительно здесь)
Boxplot, он же ящик с усами
ВведениеПредставьте, что вам нужно быстро сравнить распределения зарплат сотрудников разных отделов или оценить разброс результатов эксперимента. В таких ситуациях отличным выбором будет boxplot, он же “ящик с усами” – эффективный инструмент для выявления ключевых характеристик распределения, позволяющий быстро оценить медиану, разброс данных и обнаружить выбросы. В этой статье мы подробно разберем, что такое boxplot, и почему его называют “ящиком с усами”. Вы узнаете:Из каких элементов состоит boxplotКак интерпретировать boxplotКак использовать boxplot на практике с помощью Python, с примерами кода.
Считаем по головам: как проверить пассажиропотоки с помощью искусственного интеллекта
Привет, Habr! Это Сергей Пономаренко, я занимаюсь аналитикой данных в «МосТрансПроекте». Как и многие современные компании, мы применяем искусственный интеллект в нашей деятельности. Недавно мы впервые использовали машинное зрение для анализа пассажиропотоков на Большой кольцевой линии. Подробности расскажу в деталях под катом.
Основы очистки данных в data science
В реальной жизни данные, к сожалению, не идеальны и требуют тщательной предобработки. Проблемы с данными могут возникать по разным причинам: из-за их природы, способа сбора или ошибок при вводе. Очистка данных позволит сделать анализ более точным, а в случае машинного обучения — улучшить качество моделей.
Обзор недавно выпущенной модели Evo для анализа геномных данных
Давайте представим, что вы начинающий или опытный биоинформатик, или "простой смертный", который хочет углубиться в анализ биологических данных. Спойлер: биоинформатики тоже смертные! Зачастую, не у каждого хватает ценного времени на проверку огромных последовательностей геномных данных, будь то поиск различных мутаций или прогнозирование структуры белков на основе последовательности аминокислот.Но не переживайте, в этом вам поможет искусственный интеллект
