Data Science Tutorials
Develop your data science skills with tutorials in our blog. We cover everything from intricate data visualizations in Tableau to version control features in Git.
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Vorhersage der US-Wahl 2024 mit maschinellem Lernen und Python
Lerne, wie du mit Python, maschinellem Lernen und Daten von FiveThirtyEight und der Federal Election Commission den Gewinner der US-Präsidentschaftswahlen 2024 vorhersagen kannst.
30. Oktober 2024
Runway Act-One Guide: Ich habe mich selbst gefilmt, um es zu testen
Erfahre, wie du Runway Act-One sowohl über die Weboberfläche als auch über die API nutzen kannst, und entdecke, wie du es mit Runway Gen3-Alpha kombinieren kannst.
30. Oktober 2024
Optimieren mit Pyomo: Eine vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung
Lerne, wie du mit Pyomo, einer leistungsstarken Python-Bibliothek, Optimierungsprobleme modellieren und lösen kannst. Erforsche praktische Beispiele aus der linearen und nichtlinearen Optimierung!
Moez Ali
29. Oktober 2024
SQL Duplikate entfernen: Umfassende Methoden und bewährte Praktiken
Erkunde die verschiedenen Methoden zum Herausfiltern und dauerhaften Entfernen doppelter Zeilen mit SQL. Lerne in der Praxis, wie du Duplikate in SQL Server, MySQL und PostgreSQL entfernen kannst.
Allan Ouko
29. Oktober 2024
Evaluierung von LLMs mit MLflow: Ein praktischer Leitfaden für Anfänger
Erfahre, wie du deine LLM-Bewertungen mit MLflow optimieren kannst. Dieser Leitfaden behandelt die MLflow-Einrichtung, die Protokollierung von Metriken, die Verfolgung von Experimentversionen und den Vergleich von Modellen, um fundierte Entscheidungen für eine optimierte LLM-Leistung zu treffen!
Maria Eugenia Inzaugarat
29. Oktober 2024
Multikollinearität in der Regression: Ein Leitfaden für Datenwissenschaftler
Entdecke die Auswirkungen von Multikollinearität auf Regressionsmodelle. Entdecke Techniken, um Multikollinearität zu erkennen und die Zuverlässigkeit des Modells zu erhalten. Lerne, wie du Multikollinearität mit praktischen Lösungen angehen kannst.
Vikash Singh
28. Oktober 2024
Wie man Modelle für maschinelles Lernen visualisiert: Von der linearen Regression zu neuronalen Netzen
Maschinelles Lernen ist komplex und oft schwer zu durchschauen. Durch die Visualisierung von Machine-Learning-Modellen erhältst du ein umfassendes Verständnis der Modellleistung und der Entscheidungen, die das Modell bei seinen Vorhersagen trifft.
Dario Radečić
24. Oktober 2024
Wie man Hanteldiagramme in Tableau erstellt: Ein vollständiger Leitfaden
Lerne, wie du Hanteldiagramme in Tableau erstellst und anpasst. Erfahre, wie du deine Daten aufbereitest, das Diagramm erstellst und es für aussagekräftige visuelle Vergleiche verbesserst!
Tim Lu
22. Oktober 2024
Synthetische Datengenerierung: Ein praktischer Leitfaden in Python
Erfahre alles, was du über die Erzeugung synthetischer Daten wissen musst. Entdecke die Techniken und Werkzeuge, die synthetische Daten für KI und maschinelles Lernen unverzichtbar machen, mit praktischen Python-Codebeispielen, die dir den Einstieg erleichtern!
Moez Ali
22. Oktober 2024
AdamW Optimizer in PyTorch Tutorial
Entdecke, wie der AdamW-Optimierer die Leistung des Modells verbessert, indem er den Gewichtsverfall von der Aktualisierung des Gradienten entkoppelt. Dieses Tutorial erklärt die wichtigsten Unterschiede zwischen Adam und AdamW, ihre Anwendungsfälle und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von AdamW in PyTorch.
Kurtis Pykes
22. Oktober 2024
Feinabstimmung von Phi-3.5 auf E-Commerce-Klassifizierungsdatensatz
Entdecke die neue LLM-Reihe von Microsoft und steigere die Genauigkeit deines Modells von 65% auf 86%, indem du es mit dem Klassifizierungsdatensatz für den E-Commerce fein abstimmst.
Abid Ali Awan
16. Oktober 2024
Wie man mit Streamlit und LangChain Benutzeroberflächen für KI-Anwendungen erstellt
Lerne, KI-Chatbots mit Streamlit, LangChain und Neo4j zu bauen. Dieses Tutorial behandelt die Erstellung von Benutzeroberflächen für LLM-Apps, die Implementierung von RAG und die Bereitstellung in Streamlit Cloud.
Bex Tuychiev
16. Oktober 2024