Как запустить openCV на GPU?

А у тебя nvidia?

Python cоздание переменной с значением генерируемой переменной?

Aionclassic, Ну собери их все в один фрейм, Например. Может быть там дата есть, и потом просто по дате сравнивать, или multiindex сделай, например.

df1 = pd.DataFrame({
    'A':[1,2],
    'B':[2,3]
})

df2 = pd.DataFrame({
    'A':[2,2],
    'B':[2,3]
})

df3 = pd.DataFrame({
    'A':[1,1],
    'B':[2,2]
})

dfs = [df1, df2, df3]
pd.concat(dfs,keys=['first', 'second','third'])

Дальше почитай доки ты можешь делать выборки по любому уровню. На самом деле много способов решения. Если хочешь более конкретной помощи. Сделай 3 маленьких фрейма, как у меня в примере мне нужно вот из этих фреймов получить вот такой выхлоп. И сделай фрейм или series или массив что ты хочешь получить. А так мне сложно гадать, была конкретика есть вот это нужно получить вот то. И на конкретных маленьких фреймах. 3 фрейма или 3000 их потом будет это не важно. Принцип.

Python cоздание переменной с значением генерируемой переменной?

Aionclassic, Да можно, в pandas вообще можно все. Что понимается по пересечением? Вернуть массив общих значений, то есть операция между наборами или нужно осуществить слияние фреймов джойны, или нужно осуществить выборку какую то. В pandas можно все не проблема ничего из вышеперечисленного.

С чего начать изучение мат анализа?

alexalexes, Я не против, ну и ответ то уже свой подправил. А помнишь ты вот это https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D.... Ну это определенный интеграл, то есть картинка относительно интегрирования совсем не полная.

С чего начать изучение мат анализа?

alexalexes, Когда мы находим неопределенный интеграл, мы ищем функцию, чья производная нам дана.
возьмем функцию обычную. f(x) = 2*x^2. ее производную и в уме легко вычислить f'(x) = 4x. Так интегрирование это нахождение функции чья производная нам дана. то есть integrate(4x) = 2x^2. В анлоязычной литературе называется antiderivative. В российской https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D.... Так что это не имеет смысла изучать интегрирование предварительно не изучив дифференцирование.

С чего начать изучение мат анализа?

А как перейти к интегрированию, не зная дифференцирования? А то в вашем списке сначала идет интеграл, а потом производная.

С чего начать изучение мат анализа?

Английский знаешь?

Почему Выдает ошибку, Python?

Данил Белобрысов, Это уже другая ошибка не связанная с твоим вопросом, может быть у тебя их еще там десяток, здесь не исправляют код, а отвечают на вопрсы.

прочитай внимательно, как ты написал "EXSISTS" и посмотри как правильно пишется.

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

D A, На выходном а не на входном. Сигмоид. Значит ты будешь решать задачу бинароной классификации. То есть класса всего два. Это облегчает жизнь.

Нейросеть без библиотек. Как можно реализовать?

D A, У всех нейронок, есть выходной слой. Его конфигурация это отдельная история, она зависит от задачи которую модель будет решать. Например для классификации на 5 классов это будет, softmax(dot(A,W) + b), c размерностью 5. То есть он трансформирует данные из предпоследнего слоя в котором активация будет relu. В вектор размерностью 5 И значениями между 0-1 сумма которых 1.

loss- это функция подсчета ошибки которую будут минимизировать за счет настройки значений матриц весов (W и b) посредством обратного распространения ошибки. Для задач регрессии обычно MSE используют. Для классификация cross entropy.

Как перевести бинарный STL-файл в массив Numpy?

dr_Alexan

И там про stl в формате ASCII

Как перевести бинарный STL-файл в массив Numpy?

dr_Alexan, глянь вот этот репозитарий там с помощью этой библиотеки парсят STL файл. https://github.com/harunijaz/Parsing-STL-File-usin...

Возможно ли сделать нейросеть, предсказывающую рост и падение криптовалюты?

Кстати в количественных финансах, есть замечательный термин на эту тему Market Efficiency. Это на сколько хорошо текущие цены отражают всю доступную информацию. Так вот сегодняшние времена считаются временами крайне не эффективных рынков. Иными словами рынки плохо коррелируются с доступной информацией.

Возможно ли сделать нейросеть, предсказывающую рост и падение криптовалюты?

Jut_Rut, Начни с теории вероятности. Не с нейронных сетей. Математическое ожидание. стандартное отклонение в мире финансов интерпретируется как риск и т.д.

Возможно ли сделать нейросеть, предсказывающую рост и падение криптовалюты?

Jut_Rut, С чего ты взял что твоя идея не состоятельна. Она состоятельна. Весь мир количественных финансов лучшие умы и специалисты, создают алгоритмы для трейдинга. Некоторые успешны на длинной дистанции. Нельзя один и тот де алгоритм использовать на все времена, но создавать разные алгоритмы для разных сценариев, в совокупности с качественным анализом рынка в совокупности с риск менеджментом и т.д. Вполне дает результат, не для каждого, но кто то может.

Как присвоить мусорным описаниям книг дефолтную рубрику в датасете?

sur-pavel, Есть это предтренированные модели. У модели уже есть Матрицы весов для каждого слоя. Ты загружаешь модель, и используешь. Например huggingface, имеет в том числе и модели для распознования текста. К твоем вопросу это не имеет отношения никакого, ты собирался в вопросе тренировать модель. Предтренированные модели имеют уже веса. Их не тренируют, так настраивают параметры "тюнят". https://huggingface.co/docs/transformers/tasks/seq....

В общем закругляемся в нашем диалоге, это пустая трата времени на тебя, ты не понимаешь то что о чем спрашиваешь.

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.