Python Tutorial

Lerne, wie du Training, Evaluation, Versionierung und Deployment von Modellen mit GitHub Actions automatisierst – mit dem wohl einfachsten MLOps-Guide im Netz.

Entdecke, wie CatBoost mit der Funktion CatBoostClassifier() den Umgang mit kategorialen Daten vereinfacht. Verstehe die wichtigsten Unterschiede zwischen CatBoost und XGBoost, um fundierte Entscheidungen für deine Machine-Learning-Projekte zu treffen.

Um dich mit der Claude 3.5 Sonnet API zu verbinden, hol dir deinen API-Schlüssel von Anthropic, installiere die Python-Bibliothek anthropic und nutze sie, um Anfragen zu senden und Antworten von Claude 3.5 Sonnet zu erhalten.

Lerne, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit dem TensorFlow-Framework 2 konstruierst und implementierst.

Um dich mit der Codestral API zu verbinden, hol dir deinen API-Schlüssel von Mistral AI und sende autorisierte HTTP-Anfragen an den passenden Endpunkt (entweder codestral.mistral.ai oder api.mistral.ai).

Lerne, LLMs mit TPUs zu inferieren und zu feinabstimmen und setze Modellparallelität für verteiltes Training auf 8 TPU-Geräten um.

Erfahre, was PyMongo ist, warum Python-Entwickler es mit MongoDB nutzen, und wie du MongoDB schnell mit deiner Python-App verbindest.

Erkunde Cosine Distance und Cosine Similarity. Entdecke Berechnungen, Anwendungsfälle und Vergleiche mit anderen Metriken. Lerne die Implementierung in R und Python mit NumPy.

Lerne, wie du Histogramme in Python mit der Plotly-Datenvisualisierungsbibliothek erstellst.

Synthetische Daten mit Python Faker erzeugen, um Echtdaten für Anwendungstests zu ergänzen und die Datenprivatsphäre zu schützen.

Erfahre, was eine zyklische Lernraten-Policy ist und wie sie das Training eines neuronalen Netzwerks verbessern kann.

In diesem Tutorial lernst du, warum die Vorverarbeitung von Daten wichtig ist und wie du sie mit pandas durchführst.