Как присвоить мусорным описаниям книг дефолтную рубрику в датасете?

sur-pavel, Ну это другой вопрос уже. То есть все labels у нас есть. Что значит вычислить? У тебя представление что есть некие формулы которые понимают текст? Твой текст будет закодирован в векторную форму many-to-many hot encodeing твой labels тоже будет закодирован в векторную форму one-to-many hot encoding. Далее он будет "учить" параметры модели которые минимизируют accuracy это будет метрика у loss функции. Остальное это вопрос препроцессинга, как входных так и выходных данных, что бы сделать обучение более простым и эффективным.

Где учить нейросети python?

Jut_Rut, Подтягивай, если честно я не представляю, как без языка выйти хотя бы на средний уровень. Что бы не переведенные туториалы запускать, а самому брать и делать.

Какой ИИ есть для отслеживания бизнес-процессов?

Maria232303, Да, в некотором смысле. Нужно произвести анализ ваших данных и построить модель. Например вот есть вот эти метрики можно проверить не образуют ли группы/кластеры. Затем этим этим кластерам можно дать названия, ну например 1. отлично 2. Хорошо, 3. Средне, 4. Плохо. Затем можно построить классификатор, который будет классифицировать входные данные ваши метрики с одной из групп. Затем в рамках данной модели можно провести анализ важности признаков (ваш метрик), ну и например главный наш вход это отчетности. Затем мы можем "сформулировать" отношения между отчетностью и нашим состоянием "хорошо" к примеру и вывести зависимость, что если в нашей отчестности что то изменится то мы будем классифицировать наше состояние как плохо.

В зависимости от количества данных, это может задача для одного или целой команды специалистов. Это я так очень-очень упрощенно, что бы хоть какая то идея была у вас. Ну и это не единственный возможный подход, их много.

Где учить нейросети python?

Наверное лучшая рекомендация.

Depp Learning with python by François Chollet куда более что называется beginners friendly, но вышеупомянутая книга, это как цель в какой то момент, чувствовать себя комфортно с каждой главой книги.

Обучение модели машинного обучения прерывается без ошибки. Что может быть причиной и как это решить?

1bENZ0, Ну видишь, уже хоть предупреждения. Попробуй все что пишут из ответов вот здесь. https://stackoverflow.com/questions/59864408/tenso....

Насчет loss это номинальные цифры. Там направление и форма важна, нет такого много или мало. На тренировчном сете твой loss стремится к нулю на валидационном с какого то момента начинает расти U-формы.

Является ли цена за проект неадекватно завышенной?

Thoros,

Ну так поэтому я и накатал этот пост, чтобы узнать рыночную цену за свой труд.

Ты так и не понял, ну да ладно. Для тебя рынок это товар/услуга и ценник. Рынок это состояние, с изменяющимися прайсами. Ты же видел финансовые рынки где прайс меняется. Такси, булочная, фриланс, и т.д. кроме скорости изменения прайса (нахождение справедливой цены по отношению к текущему состоянию рынка), ни чем не отличается.

Относительно оценки рынка. Нет такого я хороший специалист мне заплатят хорошо или я плохой специалист у меня совсем нет шансов. Хороший товар/услуга имеет репутацию, требует рекламы, продвижения и т.д Что бы рынок его оценивал. Вот у нас в IT есть нулевая гипотеза: джун ничего/почти ничего не умеет. Почему так? Да что бы недоплачивать человеку, и никто не будет выяснять справедливую цену, оценивать его навыки и т.д. Таковы правила рынка. Как рынок тебя воспринимает такова и цена.

Про санта-барбару. Ты можешь делать все что считаешь нужным. Этикет это не про то ты мне я тебе. Это абсолютно личная история.

Как убрать символы [] () '', при выводе информации из списка?

ну например распакуй список print(*a)

Баг или кривые руки при написании простого парсера через BeautifulSoup?

Запрос к серверу происходит успешно, просто poisk = bs.findAll("div", class_="grid-wrapper") вот здесь парсер ничего не находит по этому poisk - пустой список.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Все достаточно, я тебе сразу говорю открывай туториал по тому как работать CountVectorizer и делай правильно.

Я не буду тебя учить писать код, который никогда не должен быть написан, лишь бы запустиля.

1. У нас объект словарь у которого значения фреймы + иерархичесикие + значения в этих фреймах python объекты. Они не поддерживают векторизацию.В среднем pandas в 100 раз быстрее чем python. На простых оперциях, по мере роста эта коэффициент будет расти не линейно. Так вот у нас нету никакого pandas потому что, как только тип данных колонок (object) то есть один из типов python, то мы не быстрее python, а можем быть только медленнее. Все у нас ничего нету. Посмотри на значения своих колонок мы на них ничего не сделаем.

2. Нет None быть не должно.

3. Декомпозируй задачу, и постепенно выполняй ее правильно. Весь код не годится.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, ты можешь использовать обернуть, в try except и код запустится. И даже он там заполняет этот фрейм. Но я тебе еще раз говорю, таким образом заполнять иереархичские фреймы, это безнадега. То есть

try:
    summary[category]['Count', indx_stop[stop]] = top_list(vect, train_data, 20)
except IndexError:
    pass

И так же ниже в коде, где ты подобную оперцию делаешь. Но все это очень плохой код, мы делаем то что делать не должны. Лишь бы запустилось, все надо переписывать. Фундаментально попытка не правильная.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Не 10 минут не требуется, я уже понял в чем ошибка, сейчас посмотрим поправима ли она.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Это не теоретически, это значение твоего объекта, именно твоего, а не как бы твоего, распечайтай после summary[category] = pd.DataFrame(columns=mux), сначала ключи словаря, они там все, а затем значение любого ключа. Сейчас, минут 10 подумаю и найду ошибку, хотя весь код переписывать надо, справишься с этой придет другая.

Как исправить данные ошибки Python?

О О,
Вот так выглядит каждое значение твоего словаря (фрейм), которые ты пытаешься заполнить, это что бы ты понимал что происходит. Это к слову о декомпозиции.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Конечно, я тебе еще в ответе на это указал. Более того каждый фрейм не простой а имеет иерархичекий индекс. У него не просто колонки, а затем ты итеририруешься по ним и пытаешься заполнить. Перечитай мой ответ. Я тебе не зря указал посмотреть примеры использования CountVectorizer.

summary[category] = pd.DataFrame(columns=mux) Вот это что такое? Это каждое значение твоего словаря фрейм еще и с иерархичесиким индексами.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, перед вот этой строчкой summary[category]['Count', indx_stop[stop]] = top_list(vect, train_data, 20)
сделай, print(summary.keys())

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Здесь происходит запись в словарь summary значений по ([][]) двойному ключу, причем. Но значениями в словаре у тебя являются pandas dataframe. И пытаешься ты записывать в каждый фрейм который в свою очередь является значениям в твоем словаре.

Как исправить данные ошибки Python?

О О, Ну это понятно, и из сообщения об ошибке.
summary[category] - вот это ключ словаря.
['Count', indx_stop[stop]] - вот это затем когда ты получил выбрал определнный фрейм, попытка выбора подсета фрейма.
далее выбранному подсету ты присваиваешь значения.
Ну сделай print(cats) до всех циклов. Я не знаю это я так понимаю только часть программы, попробуй cats = category.copy()

Как достать с pdf файла (с ссылки на pdf)?

Viktor T2, Тоже дело и тоже по итогу pandas фрейм.

Как достать с pdf файла (с ссылки на pdf)?

Fanerka, Можешь дописать, но принципиально направление решение задачи не правильное. Я не думаю, что кто то будет с ним тут возится. И я бы не рассчитывал, на автоматизацию парсинга pdf файла, они совершенно не для этого.

Почему не дополняются значения в return?

Nulltiton, Да нормально все. Этот оператор появился в python 3.8 и особо популярностью не пользуется. Редко где его используют. Его можно использовать в return просто как выяснился нюанс нельзя с атрибутами. То есть return (a:= a+1) при условии что а в области видимости, потому что всегда выполняется сначала то что справа от знака присваивания. А тут вскрылся нюанс, так что даже наоборот хорошо.