Data Science Tutorials

Lerne die K-Nearest Neighbors (KNN)-Klassifizierung mit R kennen. Erfahre, wie du die R-Pakete "class" und "caret" verwendest, Hyperparameter abstimmst und die Modellleistung auswertest.

In diesem Tutorial erfährst du Schritt für Schritt, wie du Wissensgraphen für RAG-Anwendungen implementierst, um KI-Antworten mit strukturiertem Wissen zu verbessern.

LangGraph ist eine Bibliothek innerhalb des LangChain-Ökosystems, die einen Rahmen für die Definition, Koordination und Ausführung mehrerer LLM-Agenten (oder Ketten) auf strukturierte und effiziente Weise bietet.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung von linearen Regressionen in Excel, zur Interpretation der Ergebnisse und zur Visualisierung der Daten für verwertbare Erkenntnisse.

Lerne, eine RAG-Anwendung mit Llama 3.1 8B unter Verwendung von Ollama und Langchain zu erstellen, indem du die Umgebung einrichtest, Dokumente verarbeitest, Einbettungen erstellst und einen Retriever integrierst.

Dieser umfassende Leitfaden zu Llama.cpp führt dich durch die Grundlagen der Einrichtung deiner Entwicklungsumgebung, das Verständnis ihrer Kernfunktionen und die Nutzung ihrer Fähigkeiten zur Lösung realer Anwendungsfälle.

Erfahre mehr über das 3D-Mesh-Generierungsmodell von NVIDIA, LLaMA-Mesh, einschließlich seiner Fähigkeiten, Einschränkungen, Installationsanweisungen und Beispiele.

Entdecke Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke in Python und wie du sie für Börsenprognosen nutzen kannst!

Ein leicht verständliches Scikit-Learn-Tutorial, das dir den Einstieg in das maschinelle Lernen mit Python erleichtert.

Lerne, wie man ein ggplot2-Histogramm in R erstellt. Erstelle Histogramme in R, die auf der Grammatik der Grafik basieren.

Hebe deine Daten mit atemberaubenden Karten hervor, die mit Plotly in Python erstellt wurden.

Lerne anhand von Programmierbeispielen in Python und R, wie du die Manhattan-Distanz berechnest und anwendest, und erforsche ihre Verwendung beim maschinellen Lernen und bei der Pfadfindung.