Data Science Tutorials

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.

Die One-Hot-Codierung ist eine Technik, mit der kategoriale Daten in ein binäres Format umgewandelt werden, in dem jede Kategorie durch eine separate Spalte mit einer 1 für ihr Vorhandensein und einer 0 für alle anderen Kategorien dargestellt wird.

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

Sieh dir an, wie eine Konfusionsmatrix die Vorhersagen des Modells in "True Positives", "False Positives", "True Negatives" und "False Negatives" einteilt. Lies weiter, um den Aufbau, die Berechnungsschritte und die Verwendung für den Umgang mit unausgewogenen Daten und die Fehleranalyse zu verstehen.

Erfahre mehr über den berühmten Pipe-Operator %>% und andere Pipes in R, warum und wie du sie verwenden solltest und welche Alternativen du in Betracht ziehen kannst!

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.

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

Erfahre das Wesentliche über das Zusammenführen von Tabellen in Power BI. Dieses Tutorial deckt alles von grundlegenden Zusammenführungen bis hin zu fortgeschrittenen Fuzzy-Matching-Techniken ab.

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.

Verborgene Muster in Python mit Association Rule Mining aufdecken

Verstehe die Transformatoren und nutze ihre Kraft, um Probleme aus der Praxis zu lösen.

Lerne anhand von Programmierbeispielen in Python und R, wie du die Manhattan-Distanz berechnest und anwendest, und erforsche ihre Verwendung beim maschinellen Lernen und bei der Pfadfindung.