Data Science Tutorials

Eine umfassende Übersicht über die Assistants API: Funktionen, Branchenanwendungen, Einrichtung und Best Practices, um ihr Potenzial in Business-Szenarien voll auszuschöpfen.

Lerne, wie du mit der OpenAI Codex CLI per Einzeiler eine Website erstellst und ein ML-Modell mit eigener Benutzeroberfläche bereitstellst.

Lerne, wie du über die API auf die OpenAI O1‑Modelle zugreifst und Kosten steuerst, indem du Reasoning‑Tokens verstehst und kontrollierst.

Lerne, wie du mit OpenAI o1 ein komplettes Machine-Learning-Projekt von Grund auf mit nur einem Prompt erstellst.

Lerne, mit dem o3-mini-Modell ein End-to-End-Projekt zur Jobplatzierungsprognose zu erstellen – von der Planung bis zum Deployment.

Lerne, wie du mit OpenAI Structured Outputs startest, die neue Syntax verstehst und zentrale Anwendungsfälle erkundest.

Lerne, wie du deine OpenClaw-Bereitstellung absicherst. Entdecke zentrale Best Practices für Container-Hardening, Netzwerkisolation und den Schutz autonomer KI-Agenten.

Dieser Artikel ist ein umfassender Leitfaden zur Verwendung der OpenCV-Bibliothek für die Bild- und Videobearbeitung in einer Python-Umgebung. Wir zeigen die breite Palette an Bildverarbeitungsfunktionen von OpenCV – von Basics bis zu fortgeschrittenen Anwendungen.

Lerne die verschiedenen Operatoren kennen, die in der Programmiersprache Scala verwendet werden.

Dieser Artikel führt in die numerische Optimierung ein und stellt verschiedene Techniken vor. Er behandelt Python-Packages wie SciPy, CVXPY und Pyomo und liefert ein praktisches DataLab-Notebook für Codebeispiele.

Lerne, Hyperparametertuning mit Optuna zu meistern. Definiere Hyperparameter, richte deine Zielfunktion ein und nutze Sampling- und Pruning-Techniken im Deep Reinforcement Learning.

Baue eine Streamlit‑Benchmark‑App, die prüft, ob die Selbstkritik‑Speicherfunktion von Opus 4.7 die Coding‑Performance über high, xhigh und max tatsächlich verbessert.