Nos tutoriels en science des données

Découvrez les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN), un nouveau type de réseau neuronal dont l'interprétation et la précision sont améliorées par rapport aux modèles traditionnels.

Apprenez à mettre en œuvre le late chunking avec Jina AI pour améliorer la préservation du contexte et la précision de la recherche dans les applications RAG.

Découvrez comment fonctionne la recherche linéaire et pourquoi elle est idéale pour les petits ensembles de données non triés. Découvrez des implémentations simples en Python, notamment des méthodes itératives et récursives, et apprenez quand choisir la recherche linéaire plutôt que d'autres algorithmes.

Obtenez des instructions pas à pas sur la façon de configurer et d'exécuter Llama 3.2 1B sur votre appareil Android en utilisant le framework Torchchat.

Apprenez à utiliser le modèle de vision Llama 3.2 11B avec Gradio pour créer une application web multimodale qui fonctionne comme un assistant de support client.

Apprenez à créer des applications d'IA locales et sécurisées qui protègent vos données sensibles à l'aide d'un cadre d'automatisation à code faible ou nul.

Ce tutoriel vous guide à travers Microsoft Fabric, vous montrant comment configurer, connecter des données, construire des pipelines et collaborer, le tout dans un seul guide pratique !

La distance de Minkowski est une façon de mesurer la trajectoire droite ou courbe entre deux points, en fonction d'un paramètre choisi qui affecte la forme. Poursuivez votre lecture pour découvrir les principes fondamentaux, les applications et les comparaisons de la distance de Minkowski dans différents domaines.

Apprenez à distiller des LLM avec l'outil de distillation d'OpenAI. Ce tutoriel vous guide pas à pas dans l'utilisation de GPT-4o et GPT-4o-mini pour générer des commandes Git.

Découvrez l'impact de la multicolinéarité sur les modèles de régression. Découvrez les techniques permettant de détecter la multicolinéarité et de maintenir la fiabilité du modèle. Apprenez à traiter la multicolinéarité avec des solutions pratiques.

Découvrez comment NiceGUI permet aux développeurs Python de créer sans effort des interfaces utilisateur basées sur le web, avec des éléments interactifs et des mises à jour de données en temps réel.

Découvrez les principales différences, les applications et la mise en œuvre de la normalisation et de la standardisation dans le prétraitement des données pour l’apprentissage automatique.