Data Science Tutorials

Lerne Speculative RAG, eine Technik, die RAG durch einen zweistufigen Entwurfs- und Verifizierungsprozess verbessert, und wende deine Fähigkeiten bei einer praktischen Umsetzung mit Hugging Face Transformers an.

Verstehe die Ausführungsreihenfolge von SQL und wie sie sich von der Reihenfolge beim Schreiben unterscheidet. Schreibe genaue und optimierte Abfragen für eine bessere Leistung und vermeide häufige Fehler bei der Abfragegestaltung.

Lerne, wie Schwarmintelligenz funktioniert, indem du Ameisenkolonie-Optimierung (ACO), Partikelschwarm-Optimierung (PSO) und künstliche Bienenkolonie (ABC) mit Python implementierst.

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst du, wie du die Fähigkeit von GPT-4o, georgische Kirchen zu erkennen, mit Bildern verbessern kannst.

Lerne, wie du das Llama 3.2 11B-Vision-Modell mit Gradio verwendest, um eine multimodale Web-App zu erstellen, die als Kundenbetreuungsassistent funktioniert.

Passe das GPT-4o Mini-Modell an, um Beiträge auf Reddit in "stressig" und "nicht stressig" zu klassifizieren.

Llama Stack ist eine Reihe von standardisierten Tools und APIs, die von Meta entwickelt wurden und die Erstellung und den Einsatz großer Sprachmodellanwendungen vereinfachen.

Lerne, wie du Jenkins unter Windows installierst, Jenkins-Agenten und -Pipelines einrichtest und ausführst und MLOps-Projekte mit Jenkins-Pipelines vom Modelltraining bis zum Model-Serving aufbaust.

Erkunde die Arten von Strukturgleichungsmodellen. Lerne, wie du theoretische Annahmen triffst, ein Hypothesenmodell aufstellst, die Modellanpassung bewertest und die Ergebnisse der Strukturgleichungsmodellierung interpretierst.

Erfahre, wie du das bereinigte r-Quadrat interpretieren kannst, um die Leistung eines Regressionsmodells zu bewerten. Vergleiche den Unterschied zwischen r-Quadrat und bereinigtem r-Quadrat mit Beispielen in R und Python.

Entdecke, wie du mit dem ANOVA-Test die Mittelwerte mehrerer Gruppen vergleichen kannst, mit anschaulichen Beispielen, realen Anwendungen und praktischen Tipps zur Datenanalyse.

Lerne, wie die AUC-ROC-Kurve binäre Klassifizierungsmodelle bewertet, wobei der Schwerpunkt auf der Leistung über Schwellenwerte hinweg liegt, insbesondere bei unausgewogenen Datensätzen. Nutze die Python-Bibliotheken, um AUC-Werte zu berechnen und Klassifikatoren in einem Arbeitsgang zu vergleichen.