Nos tutoriels en science des données

Apprenez à installer Jenkins sur Windows, à configurer et à exécuter des agents et des pipelines Jenkins, et à construire des projets MLOps avec des pipelines Jenkins, de l'entraînement au service de modèles.

Découvrez comment tirer parti de la puissance de ChatGPT for Excel pour stimuler votre productivité et libérer tout le potentiel d'Excel.

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 !

Créez des diagrammes à barres remarquables en utilisant Matplotlib, Seaborn, Plotly, Plotnine et Pandas. Explorez les types de diagrammes à barres, depuis les simples barres verticales et horizontales jusqu'aux présentations groupées et empilées plus complexes.

Apprenez à modéliser et à résoudre des problèmes d'optimisation à l'aide de Python, une puissante bibliothèque Python. Explorez des exemples pratiques d'optimisation linéaire et non linéaire !

Apprenez à utiliser les fonctions intégrées d'Excel, les formules et même Power Query pour lutter contre les doublons, ainsi que les meilleures pratiques et les conseils de dépannage pour traiter les ensembles de données complexes.

Apprenez les premiers principes de l'optimisation de la politique proximale, y compris son implémentation dans PyTorch avec Gymnasium !

Apprenez à construire des interfaces de ligne de commande efficaces en Python à l'aide du module argparse. Ce guide vous présente les fonctionnalités de base et avancées, avec des exemples pratiques et des conseils pour améliorer vos compétences en programmation.

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.

L'équation de Bellman est un concept clé de l'apprentissage par renforcement qui aide les agents à prendre des décisions dans des situations complexes en évaluant les états et récompenses futurs possibles. Cet article examine ses principes mathématiques, ses utilisations dans le monde réel et son importance dans la création de politiques optimales dans le cadre des processus de décision de Markov.

Découvrez comment la troisième forme normale (3NF) peut vous aider à organiser vos bases de données plus efficacement en supprimant la redondance et en minimisant les problèmes de dépendance. Découvrez comment la décomposition des tableaux peut simplifier la gestion 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.