Tutoriel Python

Apprenez à créer des visualisations de données en Python avec Altair et un jeu de données sur les films.

Découvrez le web scraping avec Python et comment scraper Amazon avec la bibliothèque Beautiful Soup.

Introduction à l’analyse asymptotique. Découvrez la complexité des algorithmes et les notations asymptotiques, comme Big O, Big θ et Big Ω, avec des exemples tirés de différents algorithmes.

Apprenez à réaliser des tests t en Python avec ce tutoriel. Comprenez les différents types de tests t — test à un échantillon, test à deux échantillons, test apparié et test de Welch — et quand les utiliser.

Ce tutoriel Apache Spark vous initie au traitement des big data, à l'analyse et au ML avec PySpark.

Dans ce tutoriel, apprenez à analyser un ou plusieurs arguments depuis la ligne de commande ou le terminal à l’aide des modules getopt, sys et argparse.

Une brève introduction aux E/S asynchrones avec le package asyncio.

Découvrez comment la courbe AUC‑ROC évalue les modèles de classification binaire, en se concentrant sur les performances selon les seuils, notamment sur des jeux de données déséquilibrés. Utilisez les bibliothèques Python pour calculer les valeurs d’AUC et comparer des classifieurs dans un même flux de travail.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre et comprendre comment utiliser un autoencoder comme classifieur en Python avec Keras, avec Fashion‑MNIST comme exemple.

Dans ce tutoriel, vous découvrirez les autoencodeurs et apprendrez à créer des autoencodeurs convolutionnels et de débruitage avec le jeu de données notMNIST dans Keras.

Découvrez l’AutoML et comment l’appliquer avec auto‑keras.

La batch normalization standardise les entrées des mini-lots pour stabiliser et accélérer l'entraînement des réseaux de neurones.