Nos tutoriels en science des données

Découvrez la puissance de Mamba LLM, une architecture transformatrice issue d'universités de premier plan, qui redéfinit le traitement des séquences dans l'IA.

Découvrez la fonction SUMX dans Power BI, sa syntaxe, son fonctionnement et les meilleures pratiques à garder à l'esprit.

Python NLTK (natural language toolkit) sentiment analysis tutorial (en anglais). Apprenez à créer et à développer des analyses de sentiments à l'aide de Python. Suivez des étapes spécifiques pour extraire et analyser du texte pour le traitement du langage naturel.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à trier en utilisant order(). Nous verrons comment trier des vecteurs à l'aide de différents paramètres, comment trier des dataframes, etc.

Apprenez à affiner Llama-2 sur Colab en utilisant de nouvelles techniques pour surmonter les limitations de mémoire et de calcul afin de rendre plus accessibles les grands modèles de langage open-source.

Découvrez sept idées de projets PNL pour tous les niveaux. Renforcez votre portefeuille, mettez en valeur vos compétences en PNL et impressionnez les employeurs avec ces projets pratiques.

Explorez six méthodes clés de concaténation de chaînes de caractères en Python, en utilisant des exemples cohérents pour mettre en évidence la syntaxe et l'application de chaque technique.

Exploitez les données non structurées grâce à la modélisation thématique. Explorez les concepts de base, les techniques telles que LSA et LDA, les exemples pratiques, et plus encore.

Apprenez à créer un nuage de points dans R. La fonction de base est plot(x, y), où x et y sont des vecteurs numériques représentant les points (x,y) à représenter.

Découvrez la puissance de XGBoost, l'un des frameworks d'apprentissage automatique les plus populaires parmi les data scientists, avec ce tutoriel pas à pas en Python.

Le didacticiel couvre l'accès, la quantification, le réglage fin, la fusion et l'enregistrement de ce puissant modèle linguistique open-source de 7,3 milliards de paramètres.

Combinez VLOOKUP() avec IF() pour une analyse efficace des données, y compris les recherches conditionnelles, la gestion des erreurs et l'indexation dynamique des colonnes.