Data Science Tutorials

Die Funktion SUMMARIZE() in DAX erstellt Übersichtstabellen, indem sie Daten gruppiert und Aggregatfunktionen in Tools wie Power BI und Excel Power Pivot anwendet. Lies weiter, um zu erfahren, wie du DAX SUMMARIZE() verwenden kannst, um deine Daten zu gruppieren und zu aggregieren und daraus gute Erkenntnisse zu gewinnen.

Verstehe die Ausführungsreihenfolge von SQL und wie sie sich von der Reihenfolge beim Schreiben unterscheidet. Schreibe genaue und optimierte Abfragen für eine bessere Leistung und vermeide häufige Fehler bei der Abfragegestaltung.

Lerne, wie Schwarmintelligenz funktioniert, indem du Ameisenkolonie-Optimierung (ACO), Partikelschwarm-Optimierung (PSO) und künstliche Bienenkolonie (ABC) mit Python implementierst.

Lerne Speculative RAG, eine Technik, die RAG durch einen zweistufigen Entwurfs- und Verifizierungsprozess verbessert, und wende deine Fähigkeiten bei einer praktischen Umsetzung mit Hugging Face Transformers an.

In dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst du, wie du die Fähigkeit von GPT-4o, georgische Kirchen zu erkennen, mit Bildern verbessern kannst.

Lerne, wie du das Llama 3.2 11B-Vision-Modell mit Gradio verwendest, um eine multimodale Web-App zu erstellen, die als Kundenbetreuungsassistent funktioniert.

Passe das GPT-4o Mini-Modell an, um Beiträge auf Reddit in "stressig" und "nicht stressig" zu klassifizieren.

Llama Stack ist eine Reihe von standardisierten Tools und APIs, die von Meta entwickelt wurden und die Erstellung und den Einsatz großer Sprachmodellanwendungen vereinfachen.

Lerne, wie du Jenkins unter Windows installierst, Jenkins-Agenten und -Pipelines einrichtest und ausführst und MLOps-Projekte mit Jenkins-Pipelines vom Modelltraining bis zum Model-Serving aufbaust.

Erkunde die Arten von Strukturgleichungsmodellen. Lerne, wie du theoretische Annahmen triffst, ein Hypothesenmodell aufstellst, die Modellanpassung bewertest und die Ergebnisse der Strukturgleichungsmodellierung interpretierst.

Entdecke GitHub Codespaces, die Entwicklungsumgebung, mit der du deinen Code überall schreiben, ausführen und bereitstellen kannst.

Erfahre, wie du das bereinigte r-Quadrat interpretieren kannst, um die Leistung eines Regressionsmodells zu bewerten. Vergleiche den Unterschied zwischen r-Quadrat und bereinigtem r-Quadrat mit Beispielen in R und Python.