Data Science Tutorials

Erfahre alles, was du über die Erzeugung synthetischer Daten wissen musst. Entdecke die Techniken und Werkzeuge, die synthetische Daten für KI und maschinelles Lernen unverzichtbar machen, mit praktischen Python-Codebeispielen, die dir den Einstieg erleichtern!

Entdecke die neue LLM-Reihe von Microsoft und steigere die Genauigkeit deines Modells von 65% auf 86%, indem du es mit dem Klassifizierungsdatensatz für den E-Commerce fein abstimmst.

Lerne, KI-Chatbots mit Streamlit, LangChain und Neo4j zu bauen. Dieses Tutorial behandelt die Erstellung von Benutzeroberflächen für LLM-Apps, die Implementierung von RAG und die Bereitstellung in Streamlit Cloud.

Entdecke die wichtigsten Unterschiede, Anwendungen und Implementierungen von Normalisierung und Standardisierung bei der Datenvorverarbeitung für maschinelles Lernen.

Die Funktion SUMMARIZE() in DAX erstellt Übersichtstabellen, indem sie Daten gruppiert und Aggregatfunktionen in Tools wie Power BI und Excel Power Pivot anwendet. Lies weiter, um zu erfahren, wie du DAX SUMMARIZE() verwenden kannst, um deine Daten zu gruppieren und zu aggregieren und daraus gute Erkenntnisse zu gewinnen.

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.