Data Science Tutorials

Verborgene Muster in Python mit Association Rule Mining aufdecken

Lerne, wie du auf Llama 3.2 Lightweight- und Vision-Modelle auf Kaggle zugreifst, das Modell auf einem benutzerdefinierten Datensatz mit kostenlosen GPUs feinabstimmst, das Modell zusammenführst und zum Hugging Face Hub exportierst und das feinabgestimmte Modell in das GGUF-Format konvertierst, damit es lokal mit der Jan-Anwendung verwendet werden kann.

In diesem Lernprogramm wird gezeigt, wie du mit Matplotlib, einer leistungsstarken Datenvisualisierungsbibliothek in Python, Linien-, Balken- und Streudiagramme mit Börsendaten erstellen kannst.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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

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