Data Science Tutorials

Lerne die K-Nearest Neighbors (KNN)-Klassifizierung mit R kennen. Erfahre, wie du die R-Pakete "class" und "caret" verwendest, Hyperparameter abstimmst und die Modellleistung auswertest.

Erfahre, was MySQL ist und wie du in eines der beliebtesten Datenbankmanagementsysteme einsteigst.

Lerne, wie du Cursor AI auf Windows, macOS und Linux installierst und entdecke, wie du es in 10 verschiedenen Anwendungsfällen einsetzen kannst.

Lerne in einem Python-Tutorial den beliebtesten modellfreien Verstärkungslernalgorithmus kennen.

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.

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

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

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

Erfahre, was BigQuery ist, wie es funktioniert, was es von traditionellen Data Warehouses unterscheidet und wie du die BigQuery-Konsole verwendest, um öffentliche Datensätze von Google abzufragen.

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