Data Science Tutorials

Die Feinabstimmung großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) hat die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) revolutioniert und bietet nie dagewesene Möglichkeiten für Aufgaben wie Sprachübersetzung, Stimmungsanalyse und Texterstellung. Dieser transformative Ansatz nutzt vortrainierte Modelle wie GPT-2 und verbessert ihre Leistung in bestimmten Bereichen durch den Prozess der Feinabstimmung.

Entdecke in unserem umfassenden 6-Schritte-Tutorial, wie du mit Base R ein Histogramm erstellst. Passe deine Diagramme an und visualisiere Datenverteilungen effektiv.

Ein umfassender Leitfaden zum Verständnis von CNNs, ihren Auswirkungen auf die Bildanalyse und einigen wichtigen Strategien zur Bekämpfung von Overfitting für robuste CNN- und Deep Learning-Anwendungen.

Mit COUNT() kannst du die Anzahl der Zeilen zählen, die bestimmten Bedingungen entsprechen. In diesem Tutorial erfährst du, wie du sie benutzen kannst.

Entdecke die Kraft von Midjourney, einem generativen KI-Tool, mit dem du beeindruckende Kunstwerke erstellen kannst. In unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung erfährst du, wie du loslegst, effektive Prompts schreibst und deine Nutzung optimierst.

Dieses Tutorial über Streamlit soll Datenwissenschaftlern oder Ingenieuren für maschinelles Lernen helfen, die keine Webentwickler sind und kein Interesse daran haben, wochenlang zu lernen, wie man diese Frameworks für die Entwicklung von Webanwendungen nutzt.

Tauche ein in mehrschichtige Perceptrons. Entdecke die Geheimnisse von MLPs beim maschinellen Lernen für fortgeschrittene Mustererkennung, Klassifizierung und Vorhersage.

Wir werden Llama 3 anhand eines Datensatzes von Patienten-Arzt-Gesprächen verfeinern und ein Modell entwickeln, das auf den medizinischen Dialog zugeschnitten ist. Nach dem Zusammenführen, Konvertieren und Quantisieren des Modells ist es bereit für die private lokale Nutzung über die Jan-Anwendung.

Erkunde die Datenanalyse mit Python. Mit Pandas DataFrames kannst du deine Daten ganz einfach manipulieren - vom Auswählen oder Ersetzen von Spalten und Indizes bis hin zum Umformen deiner Daten.

Bestimme mit t.test() in R, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der beiden Gruppen gibt.

Lerne, dich in der Landschaft der gängigen Aktivierungsfunktionen zurechtzufinden - von der unerschütterlichen ReLU bis zu den probabilistischen Fähigkeiten der Softmax.

Lerne die lineare Regression, ein statistisches Modell, das die Beziehung zwischen Variablen analysiert. Folge unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung, um die Funktion lm() in R zu lernen.