Data Science Tutorials

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à utiliser et à écrire avec différentes balises dans Jupyter Notebook.

Un guide visuel complet sur l'asymétrie et l'aplatissement et sur la façon dont ils affectent les distributions et, en fin de compte, votre projet de science des données.

Un aperçu des autoencodeurs, de leurs variations et de leurs applications potentielles dans le monde réel.

Apprenez tout ce que vous devez savoir sur les listes chaînées : quand les utiliser, leurs types et leur implémentation en Python.

Découvrez l'ACP et la façon dont elle peut être utilisée pour extraire des informations des données sans aucune supervision en utilisant deux ensembles de données populaires : Cancer du sein et CIFAR-10.

Apprenez à concaténer plusieurs chaînes de caractères et des champs autres que des chaînes de caractères grâce à ce guide visuel.

Exécutez des LLM localement (Windows, macOS, Linux) en tirant parti de ces cadres LLM faciles à utiliser : GPT4All, LM Studio, Jan, llama.cpp, llamafile, Ollama et NextChat.

Découvrez ce qu'est Pytest et à quoi il sert, tout en le comparant à d'autres méthodes de test de logiciels.

Découvrez comment la fonction LAG() vous permet d'accéder aux lignes précédentes de votre ensemble de données, ce qui permet d'effectuer des analyses de séries chronologiques et des comparaisons d'observations séquentielles.

Découvrez comment utiliser DALL-E 3 pour créer des images. Découvrez ce qu'est DALL-E 3, ses principales caractéristiques et comment utiliser les invites pour obtenir les meilleurs résultats.

Découvrez la puissance de Mamba LLM, une architecture transformatrice issue d'universités de premier plan, qui redéfinit le traitement des séquences dans l'IA.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à trier en utilisant order(). Nous verrons comment trier des vecteurs à l'aide de différents paramètres, comment trier des dataframes, etc.