Data Science Tutorials

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.

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 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.

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.

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.

Utilisez color_palette() pour une séparation catégorielle claire, cubehelix_palette() pour des données séquentielles graduelles, et diverging_palette() pour une divergence claire par rapport à un point médian.

Apprenez à construire des chatbots avec Streamlit, LangChain et Neo4j. Ce tutoriel couvre la création d'interfaces utilisateur pour les apps LLM, la mise en œuvre de RAG et le déploiement sur Streamlit Cloud.

Apprenez la RAG spéculative, une technique qui améliore la RAG grâce à un processus de rédaction et de vérification en deux étapes, et mettez vos compétences en pratique en utilisant les transformateurs Hugging Face.

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.

Explorer les types de modèles d'équations structurelles. Apprenez à formuler des hypothèses théoriques, à construire un modèle hypothétique, à évaluer l'adéquation du modèle et à interpréter les résultats de la modélisation par équations structurelles.

Découvrez la nouvelle série LLM de Microsoft et augmentez la précision de votre modèle de 65 % à 86 % en l'affinant sur l'ensemble de données de classification E-commerce.

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