Data Science Tutorials

Plongez dans l'IA explicable (XAI) et apprenez comment instaurer la confiance dans les systèmes d'IA avec LIME et SHAP pour l'interprétabilité des modèles. Comprendre l'importance de la transparence et de l'équité dans les décisions prises par l'IA.

Un guide complet pour comprendre les CNN, leur impact sur l'analyse d'images, et quelques stratégies clés pour combattre l'overfitting pour des applications robustes de CNN vs deep learning.

L'API TTS d'OpenAI est un point d'accès qui permet aux utilisateurs d'interagir avec leur modèle d'IA TTS qui convertit le texte en langage parlé à consonance naturelle.

Améliorez vos compétences en matière de modélisation des données en plongeant tête la première dans des dimensions qui évoluent lentement. Affinez vos compétences avec des exemples pratiques utilisant Snowflake, et identifiez les défis communs et les solutions lors de la mise en œuvre de la DSC.

Apprenez à vérifier si un fichier existe en Python dans ce tutoriel simple.

Apprenez à créer des cartes thermiques Seaborn accrocheuses.

Améliorez vos graphiques dans R avec des titres, des annotations de texte, l'étiquetage des points, des marques mineures, des lignes de référence, des axes personnalisés et une légende de graphique.

Apprenez à utiliser la fonction SQL ROUND dans ce tutoriel. Il couvre l'implémentation de la fonction ROUND dans Oracle, MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

Apprenez trois méthodes pour transposer une matrice dans R dans ce tutoriel rapide.

Apprenez à combiner plusieurs tracés dans R en un seul graphique à l'aide des fonctions par() ou layout(). Cette page contient des exemples de codage.

COUNT() vous permet de compter le nombre de lignes qui répondent à certaines conditions. Apprenez à l'utiliser dans ce tutoriel.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par k-voisins les plus proches avec scikit-learn. L'accent est mis sur les concepts, le déroulement des opérations et les exemples. Nous abordons également les mesures de distance et la manière de sélectionner la meilleure valeur pour k à l'aide de la validation croisée.