Data Science Tutorials

Ein einsteigerfreundlicher Leitfaden zu TorchRL für Deep Reinforcement Learning - lerne anhand praktischer Beispiele, RL-Agenten mit PyTorch zu erstellen.

Lerne, wie du DeepSeek-R1 lokal mit Ollama installierst, einrichtest und ausführst und eine einfache RAG-Anwendung erstellst.

Lerne, die AWS CLI auf deinem System einzurichten, sie für die Arbeit mit deinem AWS-Konto zu konfigurieren und Befehle auszuführen, um mit verschiedenen AWS-Services zu interagieren!

Lerne, wie du das DeepSeek Janus-Pro Projekt einrichtest, dein eigenes Docker-Image erstellst und die Janus-Webanwendung lokal auf deinem Laptop ausführst.

Die Feinabstimmung des weltweit ersten Open-Source-Schlussfolgermodells auf dem medizinischen Chain-of-Thought-Datensatz, um bessere KI-Ärzte für die Zukunft zu entwickeln.

Dieser Leitfaden zeigt dir, wie du mit wenigen Zeilen Python eine KI-App zur Beantwortung von Fragen erstellst, sie lokal bereitstellst und sie auf BentoCloud einsetzt.

Erfahre, wie du Tabellen in Databricks mit dem Befehl CREATE TABLE erstellst. Lerne verschiedene Methoden für unterschiedliche Szenarien, z.B. wie du eine Tabelle aus vorhandenen Daten erstellst und wie du CREATE TABLE als SELECT verwendest.

Lerne, wie du mit dbt eine semantische Schicht aufbaust, die Rohdaten in konsistente Metriken für Analyse- und BI-Tools verwandelt!

Lerne, wie du wichtige Zeilen und Spalten beim Blättern in Excel sichtbar halten kannst. Ich habe Freeze Panes Schritt für Schritt erklärt, mit Tipps zur Lösung alltäglicher Probleme und zur Verbesserung deines Workflows.

Erfahre, wie du die Genesis Physics Engine auf Google Colab einrichtest und ausführst, wie du die Herausforderungen bei der Installation meisterst und wie du mit Physiksimulationen beginnst.

Lerne, wie du eine vereinfachte Implementierung des RStar-Frameworks mit einer Kombination aus neuronalen Netzen, symbolischem Denken und Monte Carlo Tree Search (MCTS) erstellst.

Entdecke die Bedeutung der Mehrebenenmodellierung bei der Analyse von hierarchischen Datenstrukturen. Lerne, wie du mit festen und zufälligen Effekten die Variabilität innerhalb und zwischen Gruppen berücksichtigen kannst. Wende diese Konzepte an, um tiefere Einsichten in Bereichen wie Bildung, Gesundheitswesen und Sozialwissenschaften zu gewinnen.