Tutorial Maschinelles Lernen

Lerne die grundlegende Statistik kennen, die du für Data Science und Machine Learning in Python brauchst.

Dieses Keras-Tutorial führt dich in Deep Learning mit Python ein: Lerne, Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen, zu evaluieren und neuronale Netze zu optimieren.

In diesem Docker-Tutorial erfährst du alles über Setup, wichtige Docker-Befehle, das Dockerisieren von Machine-Learning-Anwendungen und bewährte Branchenpraktiken.

Hol mehr aus deinen Machine-Learning-Modellen heraus und entdecke Ensembles in R mit dem SuperLearner-Paket: Lerne den Random-Forest-Algorithmus, Bagging und vieles mehr kennen!

In diesem Tutorial lernst du, was Ensembles sind und wie sie die Performance eines Machine-Learning-Modells verbessern.

Meistere Featureauswahl in R: Entdecke den Boruta-Algorithmus – einen Wrapper rund um Random Forests – und seine Umsetzung.

Lerne, was Generative Adversarial Networks sind – ohne Mathe-Details – und programmiere ein einfaches GAN, das Ziffern erzeugen kann!

Das Python-SDK bietet bequemen Zugriff auf Anthropics leistungsstarken KI-Assistenten Claude 2 und ermöglicht Entwicklerinnen und Entwicklern, seine fortgeschrittenen Sprachfunktionen mühelos in vielfältige Anwendungen zu integrieren.

Lerne, wie dir Feature Engineering beim Erstellen von Machine-Learning-Modellen auf Kaggle einen echten Vorsprung verschafft: neue Spalten erstellen, Variablen transformieren und mehr!

PyCaret ist ein End-to-End-Tool für Machine Learning und Modellmanagement, das den Experimentzyklus exponentiell beschleunigt und dich produktiver macht.

In diesem Tutorial lernst du H2O kennen und erhältst einen Einblick in die AutoML-Funktionalität.

Lerne, wie du Stable Diffusion XL mit Hugging Face AutoTrain Advanced, DreamBooth und LoRA anhand eigener Fotos erfolgreich feinabstimmst — für personalisierte, hochwertige Bildgenerierung.