Data Science Tutorials

Aprende a visualizar datos de alta dimensión en un espacio de baja dimensión utilizando una técnica de reducción no lineal de la dimensionalidad.

En este tutorial, aprenderás a utilizar y escribir con diferentes etiquetas de marcado utilizando Jupyter Notebook.

Esta completa guía te enseña los fundamentos del desarrollo backend en Python. Aprende conceptos básicos, marcos de trabajo y buenas prácticas para empezar a crear aplicaciones web.

El refuerzo mejora el rendimiento del aprendizaje automático corrigiendo secuencialmente los errores y combinando los aprendices débiles en predictores fuertes.

La comprobación de hipótesis es un método estadístico utilizado para evaluar afirmaciones sobre poblaciones basadas en datos muestrales.

Descubre cómo utilizar \n para insertar saltos de línea en cadenas y sentencias print(). Utiliza el parámetro fin para mantener la salida en una sola línea. Mejora tus habilidades en el manejo de archivos con os.linesep para gestionar texto en distintos sistemas.

Aprende los principios fundamentales, las aplicaciones y las ventajas prácticas de los autocodificadores variacionales y sigue una implementación paso a paso con PyTorch.

Comprende cómo copiar listas en Python. Aprende a utilizar las funciones copy() y list(). Descubre la diferencia entre copias superficiales y profundas.

Aprende a configurar el torchat de PyTorch localmente con Python en este tutorial práctico, que proporciona orientación paso a paso y ejemplos.

Empieza a utilizar el gran modelo de lenguaje DCLM-7B de Apple y aprende a configurarlo, utilizarlo y ajustarlo para tareas específicas.

Conoce la descomposición QR, la técnica de factorización de matrices que descompone la matriz A en el producto de una matriz ortogonal Q y una matriz triangular superior R. Practica el proceso de Gram-Schmidt en programación R.

Domina el arte de utilizar VLOOKUP() con criterios múltiples en Excel. Explora técnicas avanzadas como las columnas de ayuda y la función ELEGIR().