Data Science Tutorials

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.

Apprenez à déposer des colonnes dans un DataFrame pandas.

Apprenez à créer des applications d'IA en temps réel avec l'API temps réel d'OpenAI. Ce tutoriel couvre les WebSockets, la configuration de Node.js, la messagerie texte/audio, l'appel de fonctions et le déploiement d'une démo d'assistant vocal React.

Apprenez à effectuer une analyse exploratoire des données pour le traitement du langage naturel à l'aide de WordCloud en Python.

Découvrez le modèle d'apprentissage profond le plus populaire, le RNN, et bénéficiez d'une expérience pratique en construisant un prédicteur du cours de l'action MasterCard.

Découvrez le modèle de génération de maillage 3D de NVIDIA, LLaMA-Mesh, ainsi que ses capacités, ses limites, ses instructions de configuration et ses exemples.

Obtenez un guide étape par étape sur la façon d'installer Python et de l'utiliser pour les fonctions de base de la science des données.

Découvrez le formatage des chaînes de caractères en Python.

Une introduction aux packages R basée sur 11 des questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

Découvrez le fonctionnement de la validation croisée K-Fold ainsi que ses avantages et inconvénients. Découvrez comment mettre en œuvre la validation croisée K-Fold en Python avec scikit-learn.

XLOOKUP() effectue des recherches dans toutes les directions, utilise par défaut des correspondances exactes et dispose d'une gestion intégrée des erreurs, tandis que VLOOKUP() n'effectue des recherches qu'à droite et nécessite une indexation manuelle des colonnes.

CrewAI est une plateforme qui permet aux développeurs de construire et de déployer des flux de travail automatisés en utilisant plusieurs agents d'intelligence artificielle qui collaborent pour effectuer des tâches complexes.