Python Tutorial

In diesem Tutorial lernst du Autoencoder kennen und baust Convolutional- und Denoising-Autoencoder mit dem NotMNIST-Datensatz in Keras.

Erfahre, was automatisiertes Machine Learning ist und wie es mit Auto-Keras umgesetzt wird.

Batch-Normalization standardisiert Mini-Batch-Eingaben, um das Training neuronaler Netze zu stabilisieren und zu beschleunigen.

Erfahre, was die Vision API ist und welche Möglichkeiten sie bietet. Am Ende dieses Tutorials weißt du auch, wie du die Vision API aus deinem Python-Code aufrufst.

Nutze die Möglichkeiten der ElevenLabs-API, einem leistungsstarken KI-Stimmengenerator. Lerne, wie du Text in Sprache umwandelst und Stimmen mit dieser Technologie klonst.

Entdecke das aktuelle Benchmarking zu Pythons starken pandas-Alternativen Polars, Vaex und Datatable. Sieh dir ihre Performance beim Laden, Gruppieren, Sortieren von Daten und mehr an.

In diesem Tutorial lernst du, welche Faktoren bei der Auswahl deiner Analytics-Plattform auf Unternehmens- und individueller Ebene eine Rolle spielen.

Lerne, wie du die binäre Suche in Python iterativ und rekursiv implementierst, und entdecke das eingebaute bisect-Modul für effiziente, vorimplementierte Suchfunktionen.

Erfahre, wie Dask die Datenverarbeitung mit Parallelisierung und Lazy Evaluation revolutioniert.

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.

Erfahre, wie die Chebyshev-Distanz einen eigenen Zugang zu räumlichen Problemen bietet. Entdecke Anwendungen in Robotik, GIS und Game-Development – mit Codebeispielen in Python und R.

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