Nos tutoriels en science des données

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à tirer le meilleur parti des fonctions de facettes de ggplots.

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.

L'opérateur SQL MINUS soustrait un ensemble de résultats d'un autre. Il est simple à utiliser : Il suffit de placer MINUS entre deux requêtes pour exclure les enregistrements communs de la première série.

Apprenez à construire et à mettre en œuvre des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en Python avec le framework 2 de Tensorflow.

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.

Construisez votre moteur de recommandation à l'aide de Python, des modèles de base aux systèmes de recommandation basés sur le contenu et le filtrage collaboratif.

Ce guide complet vous apprend les fondamentaux du développement de backend en Python. Apprenez les concepts de base, les frameworks et les meilleures pratiques pour commencer à créer des applications web.

Il s'agit d'un guide simple pour affiner Gemma 2 9B-It sur les conversations patient-médecin et convertir le modèle au format GGUF afin qu'il puisse être utilisé localement avec l'application Jan.

Ce tutoriel répond aux questions les plus fréquemment posées sur l'apprentissage profond et explore divers aspects de l'apprentissage profond à l'aide d'exemples concrets.

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 affiner SAM 2 de Meta AI en utilisant l'ensemble de données Chest CT Segmentation pour améliorer les performances du modèle en matière de segmentation d'images dans le cadre de l'analyse d'images médicales.