Data Science Tutorials

Dans ce tutoriel Python, vous aborderez la conversion implicite et explicite des types de données des structures de données primitives et non primitives à l'aide d'exemples de code !

Amélioration du modèle Llama 3.1 pour résoudre des problèmes d'algèbre spécialisés avec une grande précision et des résultats détaillés à l'aide d'Unsloth.

Maîtrisez les f-strings de Python, la manière la plus élégante de gérer le formatage des chaînes de caractères dans votre code. Ce guide couvre tous les aspects, de la syntaxe de base aux techniques avancées. Apprenez à écrire un code plus propre et plus facile à maintenir à l'aide d'exemples concrets.

Apprenez à rationaliser vos évaluations LLM avec MLflow. Ce cursus couvre la configuration de MLflow, l'enregistrement des métriques, le suivi des versions d'expériences et la comparaison des modèles afin de prendre des décisions éclairées pour optimiser les performances de LLM !

Apprenez à utiliser le modèle gpt-4o-audio-preview d'OpenAI avec LangChain pour créer des applications vocales qui incluent l'entrée, la transcription et la génération de données audio.

Apprenez à trouver la valeur p dans Excel à l'aide de fonctions Excel telles que T.TEST() et Z.TEST(), en utilisant le Data Analysis Toolpak ou en effectuant des calculs manuels. Équipez-vous pour prendre des décisions sûres et étayées par des données dans Excel.

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.

Explorez tout ce que vous devez savoir sur la mise en œuvre du modèle de sac de mots en Python.

Apprenez à écraser les livraisons sur une branche à l'aide du rebasement interactif, ce qui permet de conserver un historique des livraisons propre et organisé.

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.

Une alternative légère et sans démon à Docker Desktop qui rationalise la gestion des conteneurs, permettant une formation, une évaluation et un déploiement rapides des modèles d'apprentissage automatique.