Nos tutoriels en science des données

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à mettre en œuvre des réseaux de neurones convolutifs (CNN) en Python avec Keras, et à surmonter l'overfitting avec le dropout.

Découvrez comment créer un tableau de bord dans Power BI dans ce didacticiel étape par étape, du chargement de votre ensemble de données au partage de votre tableau de bord terminé avec votre équipe.

Apprenez à classer des données dans Excel avec les fonctions RANK(), RANK.EQ() et RANK.AVG(). Comprenez leurs différences, leurs applications et les conseils pour une analyse précise des données.

Apprenez à comparer deux colonnes dans Excel pour détecter les correspondances et les doublons à l'aide de méthodes telles que l'opérateur égal, la fonction IF(), EXACT(), VLOOKUP(), et bien d'autres encore.

Cet article explique ce que sont les ordinateurs portables et pourquoi vous devriez les utiliser. Nous nous penchons également sur les carnets de notes hébergés, qui facilitent le partage et la collaboration. Cet article présente également des conseils, des astuces et des raccourcis clavier.

Pour créer un graphique combiné dans Excel, sélectionnez vos données, allez dans l'onglet "Insertion", dans le groupe "Graphiques" et choisissez "Graphique combiné".

Découvrez comment maîtriser les sous-requêtes SQL pour améliorer vos requêtes de base de données. Découvrez les sous-requêtes corrélées, non corrélées et récursives. Apprenez à connaître l'ordre d'exécution et à combiner les sous-requêtes SQL avec d'autres fonctions SQL.

Apprenez à identifier et à formater tous les types de données dans Excel, puis découvrez de précieux conseils sur la conversion entre les types de données afin de rendre votre feuille de calcul plus fonctionnelle.

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.

Découvrez ce qu'est MySQL et comment commencer à utiliser l'un des systèmes de gestion de base de données les plus populaires.

Voyez comment une matrice de confusion classe les prédictions du modèle en Vrais Positifs, Faux Positifs, Vrais Négatifs et Faux Négatifs. Poursuivez votre lecture pour comprendre sa structure, ses étapes de calcul et son utilisation pour le traitement des données déséquilibrées et l'analyse des erreurs.

Apprenez à accéder aux modèles légers et de vision Llama 3.2 sur Kaggle, à affiner le modèle sur un jeu de données personnalisé en utilisant des GPU gratuits, à fusionner et exporter le modèle vers le Hugging Face Hub, et à convertir le modèle affiné au format GGUF afin qu'il puisse être utilisé localement avec l'application Jan.