Tutoriel Python

Découvrez en quoi la distance de Chebyshev apporte une approche singulière aux problèmes spatiaux. Explorez ses applications en robotique, SIG et développement de jeux, avec des exemples de code en Python et R.

Découvrez comment CatBoost simplifie la gestion des données catégorielles avec la fonction CatBoostClassifier(). Comprenez les différences clés entre CatBoost et XGBoost pour faire des choix avisés dans vos projets de machine learning.

Apprenez à automatiser l’entraînement, l’évaluation, le versioning et le déploiement de modèles avec GitHub Actions grâce au guide MLOps le plus simple disponible en ligne.

Pour vous connecter à l’API Codestral, récupérez votre clé API auprès de Mistral AI et envoyez des requêtes HTTP authentifiées vers l’endpoint approprié (codestral.mistral.ai ou api.mistral.ai).

Apprenez à faire de l’inférence et de l’ajustement fin de LLMs avec des TPU, et mettez en place le parallélisme de modèle pour un entraînement distribué sur 8 TPU.

Découvrez ce qu’est PyMongo, pourquoi les développeurs Python l’utilisent avec MongoDB, et comment connecter rapidement MongoDB à votre application Python.

Explorez la distance cosinus et la similarité cosinus. Découvrez les calculs, les applications et les comparaisons avec d'autres métriques. Apprenez à les implémenter en R et en Python avec numpy.

Apprenez à créer des histogrammes en Python avec la bibliothèque de visualisation de données Plotly.

Générez des données synthétiques avec Python Faker pour compléter des données réelles lors des tests d’applications et préserver la confidentialité.

Dans ce tutoriel, vous allez comprendre pourquoi il est essentiel de prétraiter les données et comment le faire avec pandas.

Dans ce tutoriel, apprenez à calculer la Customer Lifetime Value en Python.

Apprenez à analyser et présenter des données avec Power BI et prenez de meilleures décisions basées sur les données.