Data Science Tutorials

Codestral Mamba ist ein Codegenerierungsmodell mit 7 Milliarden Parametern von Mistral AI, das die Mamba-Architektur für effizientes Codieren mit erweitertem Kontext nutzt.

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Entwickeln semantischer Suchanwendungen mit OpenAI und Pinecone in Python.

Entdecke die leistungsstarken Funktionen der OpenAI Whisper Python API für Transkription und Übersetzung. Sie unterstützt viele Sprachen und bietet mit Prompts präzisere Transkriptionen.

Dieses Tutorial zeigt dir, wie du PySpark installierst und wie du die Umgebungsvariablen unter Windows, Linux und macOS verwaltest.

Erfahre, wie Computer Bilder „sehen“ und interpretieren, welche Techniken zur Bildmanipulation es gibt und wie Machine Learning das Feld verändert hat.

Erstelle eine Streamlit-App, die Claude Opus 4.8 mit adaptivem Denken ausführt, jede Antwort automatisch mit Haiku 4.5 bewertet und den Kosten-Qualitäts-Trade-off visualisiert.

Lerne, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit dem TensorFlow-Framework 2 konstruierst und implementierst.

Führe Metas lokales agentisches Modell Muse Glimmer mit llama.cpp, dynamischer Quantisierung, DFlash Speculative Decoding, Vision-Unterstützung und OpenCode aus – für einen schnellen, privaten und kostengünstigen KI-Coding-Agenten.

Lerne, wie du mit einer oder mehreren Bedingungen arbeitest und Zellen mithilfe benutzerdefinierter Kriterien auf Basis eines Datensatzes einfärbst.

Lerne, LLMs mit TPUs zu inferieren und zu feinabstimmen und setze Modellparallelität für verteiltes Training auf 8 TPU-Geräten um.

Lerne, wie du Dashboards in Python mit Dash erstellst.

Ein praxisnaher Guide zur Maclaurin-Reihe: zentrale Formel, typische Entwicklungen, Konvergenzregeln und Anwendungen in numerischen Verfahren, Physik und Machine Learning.