Построение рекомендательных систем с помощью Python и scikit-learn: Пошаговое руководство

Построение рекомендательных систем с помощью Python и scikit-learn: Пошаговое руководство

Введение в системы рекомендаций Системы рекомендаций — это незаметные герои цифровой эпохи, которые облегчают нашу жизнь, предлагая продукты, фильмы, книги и даже музыку, которые могут нам понравиться. Эти системы повсеместны: от раздела «Рекомендуем для вас» на Netflix до предложений «Вам также может понравиться» на Amazon. В этой статье мы погрузимся в мир систем рекомендаций, уделяя особое внимание тому, как создать такую систему с помощью Python и мощной библиотеки scikit-learn. Типы систем рекомендаций Прежде чем углубляться в подробности, давайте кратко рассмотрим основные типы систем рекомендаций:...

February 9, 2025 · 4 min · 830 words · Maxim Zhirnov
Developing Extensions for Jupyter Notebook on Python

Developing Extensions for Jupyter Notebook on Python

Introduction to Jupyter Notebook Before we dive into the world of extensions, let’s quickly cover what Jupyter Notebook is and why it’s a staple in the Data Science community. Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations, and narrative text. It’s particularly popular among Data Scientists for its ability to visualize data and perform interactive computations. Why Extensions?...

October 16, 2024 · 4 min · 769 words · Maxim Zhirnov
Разработка расширений для Jupyter Notebook на Python

Разработка расширений для Jupyter Notebook на Python

Введение в Jupyter Notebook Прежде чем мы погрузимся в мир расширений, давайте кратко рассмотрим, что такое Jupyter Notebook и почему он является основным инструментом в сообществе Data Science. Jupyter Notebook — это открытое веб-приложение, которое позволяет создавать и совместно использовать документы, содержащие исполняемый код, уравнения, визуализации и описательный текст. Он особенно популярен среди специалистов по обработке данных благодаря своей способности визуализировать данные и выполнять интерактивные вычисления. Почему расширения? Jupyter Notebook обладает невероятной мощью «из коробки», но его истинный потенциал раскрывается, когда вы начинаете использовать расширения....

October 16, 2024 · 3 min · 561 words · Maxim Zhirnov
Building a Sales Forecasting System with Facebook Prophet

Building a Sales Forecasting System with Facebook Prophet

Introduction to Facebook Prophet In the realm of sales forecasting, accuracy is key, but it can be a daunting task, especially when dealing with complex and irregular data. This is where Facebook Prophet comes into play. Developed by Facebook’s research team, Prophet is a powerful and flexible forecasting tool designed to handle the intricacies of real-world data. Why Prophet? Prophet stands out for its ability to decompose time series data into several components such as trend, seasonality, and holidays, and then fit a model to each component....

October 1, 2024 · 4 min · 754 words · Maxim Zhirnov
Построение системы прогнозирования продаж с помощью Facebook Prophet

Построение системы прогнозирования продаж с помощью Facebook Prophet

Введение в Facebook Prophet В сфере прогнозирования продаж точность имеет ключевое значение, но это может быть сложной задачей, особенно при работе со сложными и нерегулярными данными. Здесь на помощь приходит Facebook Prophet. Разработанный исследовательской группой Facebook, Prophet — это мощный и гибкий инструмент прогнозирования, предназначенный для работы с особенностями реальных данных. Почему Prophet? Prophet выделяется своей способностью разбивать временные ряды данных на несколько компонентов, таких как тренд, сезонность и праздничные дни, а затем подгонять модель под каждый компонент....

October 1, 2024 · 4 min · 669 words · Maxim Zhirnov