Data Science Tutorials

Erfahre, was die ChatGPT-Aufgaben von OpenAI sind, wie du sie nutzt und entdecke 10 praktische Anwendungsfälle, um deine Aktionen zu automatisieren und zu planen.

Lerne effiziente Methoden, um ein Wörterbuch in Python nach Werten zu sortieren. Entdecke die Sortierung in aufsteigender und absteigender Reihenfolge sowie Bonustipps für die Schlüsselsortierung.

Das Tutorial behandelt den Zugriff auf dieses leistungsstarke Open-Source-Sprachmodell mit 7,3 Milliarden Parametern, die Quantisierung, Feinabstimmung, Zusammenführung und Speicherung.

Entdecke, wie du ChatGPT dazu bringst, dir die gewünschten Ergebnisse zu liefern, indem du ihm die nötigen Inputs gibst.

In diesem Artikel geht es um die Grundlagen, was passiert, wenn du Python beendest, wie du Python mit verschiedenen Exit-Funktionen und Tastenkombinationen beendest und um häufige Probleme und wie du sie vermeiden kannst.

Informiere dich über die Gefahren der Modellabweichung und lerne unseren praktischen Leitfaden zur Überwachung der Datenabweichung kennen.

Lerne grundlegende MLOps und die durchgängige Entwicklung und Bereitstellung von ML-Pipelines.

Tauche ein in die erklärbare KI (XAI) und lerne, wie du mit LIME und SHAP für die Interpretierbarkeit von Modellen Vertrauen in KI-Systeme aufbauen kannst. Verstehe die Bedeutung von Transparenz und Fairness bei KI-gesteuerten Entscheidungen.

In diesem Tutorial lernst du, wie du mit dem OpenAI Python-Paket arbeitest, um mit ChatGPT programmatisch Unterhaltungen zu führen.

In diesem Tutorial lernst du, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit Keras implementierst und wie du das Overfitting mit Dropout überwinden kannst.

Beherrsche die Grundlagen der optischen Zeichenerkennung in OCR mit PyTesseract und OpenCV.

XLOOKUP() sucht in alle Richtungen, gibt exakte Übereinstimmungen vor und hat eine integrierte Fehlerbehandlung, während VLOOKUP() nur nach rechts sucht und eine manuelle Spaltenindizierung benötigt.