Data Science Tutorials

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 le fonctionnement de l'intelligence en essaim en mettant en œuvre l'optimisation par colonies de fourmis (ACO), l'optimisation par essaims de particules (PSO) et la colonie d'abeilles artificielle (ABC) à l'aide de Python.

Un guide pour comprendre et mettre en œuvre l'algorithme de recherche A* en Python. Découvrez comment créer des solutions efficaces pour des problèmes de recherche complexes à l'aide d'exemples de code pratiques. Apprenez les stratégies d'optimisation utilisées dans les environnements de production.

Découvrez comment créer et personnaliser des graphiques en haltère dans Tableau. Découvrez comment préparer vos données, construire le graphique et l'améliorer pour obtenir des comparaisons visuelles percutantes !

Apprenez l'art de faire pivoter les lignes en colonnes en SQL dans Oracle, MySQL et SQL Server. Explorez des méthodes pratiques avec des exemples détaillés pour renforcer vos compétences en ingénierie des données.

Explorez le rôle de la moyenne arithmétique dans l'analyse des données. Apprenez sa formule, ses applications, sa comparaison avec d'autres types de moyennes et d'autres mesures statistiques, et comprenez quand chacune d'entre elles est la plus utile.

Un guide pratique pour tirer parti de l'IA dans votre pratique juridique tout en respectant les normes professionnelles et la conformité éthique.

Découvrez comment l'optimiseur AdamW améliore les performances du modèle en découplant la décroissance des poids des mises à jour du gradient. Ce tutoriel explique les principales différences entre Adam et AdamW, leurs cas d'utilisation et fournit un guide étape par étape pour mettre en œuvre AdamW dans PyTorch.

Apprenez à mettre en œuvre DBSCAN, comprenez ses paramètres clés et découvrez quand tirer parti de ses atouts uniques dans vos projets de science des données.

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 une implémentation simplifiée du cadre RStar en utilisant une combinaison de réseaux neuronaux, de raisonnement symbolique et de recherche arborescente de Monte Carlo (MCTS).

Apprenez à utiliser une API Python pour connecter des systèmes et donner à vos projets des données en temps réel. Découvrez comment récupérer, envoyer et traiter des données, et comment rendre vos applications dynamiques et réactives.