Data Science Tutorials

In diesem praktischen Lernprogramm lernst du, wie du mit Matplotlib, einer leistungsstarken Datenvisualisierungsbibliothek in Python, Liniendiagramme erstellst und anpasst.

Wir werden Llama 3 anhand eines Datensatzes von Patienten-Arzt-Gesprächen verfeinern und ein Modell entwickeln, das auf den medizinischen Dialog zugeschnitten ist. Nach dem Zusammenführen, Konvertieren und Quantisieren des Modells ist es bereit für die private lokale Nutzung über die Jan-Anwendung.

Entdecke alles über die logistische Regression: wie sie sich von der linearen Regression unterscheidet, wie man diese Modelle in R mit der Funktion glm() anpasst und auswertet und vieles mehr!

Entdecke die entscheidende Rolle von Verlustfunktionen beim maschinellen Lernen mit unserem umfassenden Leitfaden. Verstehe den Unterschied zwischen Verlust- und Kostenfunktionen, lerne verschiedene Typen wie MSE und MAE kennen und erfahre, wie sie bei ML-Aufgaben eingesetzt werden.

Entdecke in unserem umfassenden 6-Schritte-Tutorial, wie du mit Base R ein Histogramm erstellst. Passe deine Diagramme an und visualisiere Datenverteilungen effektiv.

Lerne, wie du mit Python HTTP-Anfragen für die Interaktion mit REST-APIs nutzen kannst. Dieser Leitfaden behandelt GET- und POST-Anfragen, Beispiele und Best Practices für die API-Integration.

In diesem Tutorial lernst du, wie du mit Jupyter Notebook verschiedene Markup-Tags verwenden und schreiben kannst.

Das Zusammenführen von Daten ist eine häufige Aufgabe bei der Datenanalyse, vor allem wenn du mit großen Datensätzen arbeitest. Die Merge-Funktion in R ist ein leistungsstarkes Werkzeug, mit dem du zwei oder mehr Datensätze auf der Grundlage gemeinsamer Variablen kombinieren kannst.

Tauche ein in mehrschichtige Perceptrons. Entdecke die Geheimnisse von MLPs beim maschinellen Lernen für fortgeschrittene Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage.

Ein vollständiger Überblick zum Verständnis multipler linearer Regressionen in R anhand von Beispielen.

Erfahre, wie OpenAIs neue Funktionsaufrufe GPT-Modelle in die Lage versetzen, strukturierte JSON-Ausgaben zu generieren und damit häufige Entwicklungsprobleme zu lösen, die durch unregelmäßige Ausgaben verursacht werden.

Lerne, wie man arithmetische und logische Operatoren in R verwendet. Diese binären Operatoren funktionieren mit Vektoren, Matrizen und Skalaren.