Nos tutoriels en science des données

Apprenez à convertir une colonne de tableau de tableur en minuscules en utilisant .str.lower().

Apprenez à interroger et à filtrer une date supérieure à une date spécifique en SQL. Comparez les différences de logique de la date supérieure à dans MySQL, PostgreSQL et SQL Server.

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.

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.

Ce tutoriel vous présentera le concept de détection d'objets en Python à l'aide de la bibliothèque OpenCV et vous expliquera comment l'utiliser pour effectuer des tâches telles que la détection de visages.

Le réglage fin des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné le traitement du langage naturel (NLP), offrant des capacités sans précédent dans des tâches telles que la traduction linguistique, l'analyse des sentiments et la génération de textes. Cette approche transformatrice s'appuie sur des modèles pré-entraînés tels que GPT-2, améliorant leurs performances dans des domaines spécifiques grâce à un processus de réglage fin.

Nous affinerons Llama 3 sur un ensemble de données de conversations entre patients et médecins, afin de créer un modèle adapté au dialogue médical. Après avoir fusionné, converti et quantifié le modèle, il sera prêt pour une utilisation locale privée via l'application Jan.

Apprenez à lire et à importer des fichiers Excel en Python, à écrire des données dans ces feuilles de calcul et à trouver les meilleurs packages pour ce faire.

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(), ... !

Explorez l'entropie croisée dans l'apprentissage automatique dans notre guide sur l'optimisation de la précision et de l'efficacité des modèles dans la classification avec des exemples TensorFlow et PyTorch.

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.