От ручного ML к автоматизации с помощью Python-библиотек
Доклад принят в программу конференции
Целевая аудитория
Все, кто использует Python для работы с данными и решает задачи, связанные с ML.
Тезисы
Все специалисты, чья работа как-то связана с данными, используют ЯП Python и его библиотеки/инструменты для обработки данных, машинного обучения и других задач.
В докладе рассмотрим:
* как следует использовать pandas и как при необходимости его ускорить;
* почему стоит использовать Feature-engine, a также как не стоит использовать streamlit;
* другое.
Магистр прикладной математики, Тимлид команды ML/AI, ментор и автор/ведущий вебинаров ML.
Magnit OMNI FoodTech
Magnit OMNI
Розничная торговля товарами по почте и через Интернет
Мы объединяем Магнит Плюс, Магнит Фудтех, Магнит AdTech, Магнит Маркет и приложение Магнит
Видео
Другие доклады секции
AI/ML и визуализация данных