Data Science Tutorials

Découvrez le rôle crucial des fonctions de perte dans l'apprentissage automatique grâce à notre guide complet. Comprenez la différence entre les fonctions de perte et de coût, approfondissez les différents types tels que MSE et MAE, et apprenez leurs applications dans les tâches de ML.

Apprenez à ajouter des formules arithmétiques, des chaînes de caractères, des séries temporelles et des formules complexes dans Microsoft Excel.

Apprenez à utiliser les requêtes HTTP de Python pour interagir avec les API REST. Ce guide couvre les requêtes GET et POST, les exemples et les meilleures pratiques pour l'intégration de l'API.

DATEDIFF() est l'une des fonctions de manipulation de données de date les plus utilisées en SQL. Maîtrisez-le en lisant ce tutoriel.

Cet article explique comment et quand utiliser la classification par forêt aléatoire avec scikit-learn, en se concentrant sur les concepts, le flux de travail et les exemples. Nous verrons également comment utiliser la matrice de confusion et l'importance des caractéristiques.

Apprenez à utiliser Stable Diffusion, un modèle d'apprentissage profond open-source avancé qui génère des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles. Ce tutoriel couvre les bases du fonctionnement du modèle et les instructions étape par étape pour exécuter Stable Diffusion en ligne et localement.

Apprenez tout sur la compréhension des dictionnaires en Python : comment vous pouvez l'utiliser pour créer des dictionnaires, pour remplacer les boucles for (imbriquées) ou les fonctions lambda par map(), filter() et reduce(), ... !

Découvrez les bases de l'écriture de scripts bash et apprenez à écrire un script bash.

Pour commenter un bloc de code en Python, vous pouvez soit ajouter un # au début de chaque ligne du bloc, soit entourer le bloc entier de triples guillemets (''' ou """).

La fusion de données est une tâche courante dans l'analyse des données, en particulier lorsque l'on travaille avec de grands ensembles de données. La fonction de fusion de R est un outil puissant qui vous permet de combiner deux ou plusieurs ensembles de données sur la base de variables communes.

Les modèles d'apprentissage automatique sont puissants mais difficiles à interpréter. Cependant, les valeurs SHAP peuvent vous aider à comprendre l'impact des caractéristiques du modèle sur les prédictions.

Maîtrisez les exposants en Python à l'aide de diverses méthodes, des fonctions intégrées aux puissantes bibliothèques comme NumPy, et exploitez-les dans des scénarios réels pour acquérir une compréhension plus approfondie.