Nos tutoriels en science des données

Apprenez à construire une application RAG avec Llama 3.1 8B en utilisant Ollama et Langchain en configurant l'environnement, en traitant des documents, en créant des embeddings et en intégrant un retriever.

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.

Maîtrisez le processus de formation de grands modèles de langage à l'aide de PyTorch, de la configuration initiale à la mise en œuvre finale.

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.

Découvrez Apache Kafka avec notre guide du débutant. Apprenez les bases, démarrez et découvrez les fonctionnalités avancées et les applications concrètes de cette puissante plateforme de diffusion d'événements.

Comprenez les transformateurs et exploitez leur pouvoir pour résoudre des problèmes concrets.

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.

Découvrez les avantages de la pathlib de Python par rapport au module os en explorant les objets de chemin, les composants de chemin et les opérations de chemin courantes pour l'interaction avec le système de fichiers.

Apprenez les principes de base des MLOps ainsi que le développement et le déploiement de bout en bout des pipelines de ML.

Un guide détaillé sur la prévision des séries temporelles. Apprenez à utiliser Python et les frameworks qui l'accompagnent. Renseignez-vous sur la modélisation statistique.

Dans cet article, nous allons vous présenter JupyterLab, l'un des IDE les plus populaires pour la science des données.

Découvrez les systèmes immunitaires artificiels (SIA) et comment ils peuvent être mis en œuvre en Python pour des tâches telles que la détection d'anomalies et l'optimisation.