Nos tutoriels en science des données

Comprendre les réseaux neuronaux profonds et leur importance dans le monde moderne de l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle

Llama Stack est un ensemble d'outils standardisés et d'API développés par Meta qui simplifient le processus de construction et de déploiement de grandes applications de modèles de langage.

Apprenez les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement à l'aide de l'analogie d'un chat qui apprend à utiliser un griffoir.

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.

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.

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 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.

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.

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

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.