Проблемные задачи (начальный уровень)оплачиваемые страховкой В архиве находится ipynb файл с кодом и результатами работы (подходит как для Google Colab, так и для Jupyter Notebook), а также результаты в виде PDF файла этого блокнота и используемый
Практические Анализ Данныхдля разных стран. Архивы содержат выполненные практические задания в формате ipynb (для среды Google Colab или Jupyter Notebook), а также файлы в формате PDF с распечатками решений по заданиям.
Задание использование библиотеки NLTKАрхив содержит выполненные задания и результаты в формате ipynb и py (подходит для любой среды: Google Colab, Jupyter Notebook, PyCharm и т.д.), а также отчет по работе в формате Word Если вам нужны подобные
Мультимодальное распознавание эмоцийИспользованные информационные технологии: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, Librosa, OpenCV, Google Colab, Docker, Git/GitHub, SQLite.
Человеко-машинное взаимодействие (Росдистант)· построить не менее трех диаграмм по сводной таблице; · создать отчет по работе в Google Colab или Jupyter Notebook/JupyterLab, используя раздел markdown для размещения скриншотов по работе
Эксплуатационная практика ВИТТЕ Решение задач индивидуального задания производится на языке Python с использованием сервисов Google Colab или Yandex DataSphere. 2.3. Особенности прохождения практики инвалидами и лицами с ограниченными
Системы прогнозирования сбыта продукциипостроения алгоритмов, которые извлекают знания из данных [Электронный ресурс]. — URL: https://books.google.ru/books?id=sm39DQAAQBAJ&printsec=copyright&hl=ru#v=onepage&q&f=false 52. Ханк, Д. Э. Бизнес-прогнозирование