Nos tutoriels en science des données

Maîtrisez les fondamentaux de la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec PyTesseract et OpenCV.

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

Comprendre comment exploiter l'instruction CASE de SQL pour créer des colonnes catégoriques.

Apprenez à utiliser les déclencheurs SQL pour automatiser des tâches, maintenir l'intégrité des données et améliorer les performances des bases de données. Essayez des exemples pratiques comme les commandes CREATE, ALTER et DROP dans MySQL et Oracle.

Initiez-vous aux structures de données de Python : apprenez-en plus sur les types de données et les structures de données primitives et non primitives, telles que les chaînes de caractères, les listes, les piles, etc.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à écrire des requêtes conditionnelles dans PostgreSQL en utilisant l'expression conditionnelle CASE de PostgreSQL.

Apprenez le processus simplifié de l'analyse de la variance dans Excel et l'interprétation des résultats grâce à des instructions claires, étape par étape.

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.

Découvrez comment interpréter le r-carré ajusté pour évaluer la performance d'un modèle de régression. Comparez la différence entre le r-carré et le r-carré ajusté à l'aide d'exemples en R et en Python.

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.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à extraire des données du web, à manipuler et nettoyer des données à l'aide de la bibliothèque Pandas de Python, et à visualiser des données à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python.

Ce tutoriel a fourni une vue d'ensemble de la méthode d'ensemble bagging en apprentissage automatique, y compris son fonctionnement, sa mise en œuvre en Python, sa comparaison avec le boosting, ses avantages et ses meilleures pratiques.