Nos tutoriels en science des données

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à tirer le meilleur parti des fonctions de facettes de ggplots.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à installer le serveur SQL sur un système d'exploitation Windows avec une brève introduction à SQL en général.

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.

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.

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.

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

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

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

Apprenez les bases du développement web en utilisant Django pour créer des applications de blog qui ont la fonctionnalité (CRUD) Créer, Lire, Mettre à jour, Supprimer.

Apprenez à accéder aux modèles légers et de vision Llama 3.2 sur Kaggle, à affiner le modèle sur un jeu de données personnalisé en utilisant des GPU gratuits, à fusionner et exporter le modèle vers le Hugging Face Hub, et à convertir le modèle affiné au format GGUF afin qu'il puisse être utilisé localement avec l'application Jan.

Voyez comment une matrice de confusion classe les prédictions du modèle en Vrais Positifs, Faux Positifs, Vrais Négatifs et Faux Négatifs. Poursuivez votre lecture pour comprendre sa structure, ses étapes de calcul et son utilisation pour le traitement des données déséquilibrées et l'analyse des erreurs.

Découvrez ce qu'est MySQL et comment commencer à utiliser l'un des systèmes de gestion de base de données les plus populaires.