Data Science Tutorials

GGUF, मॉडल वेट्स, टोकनाइज़र डेटा, और मेटाडेटा को एक पोर्टेबल फ़ाइल में पैक करता है। सही क्वांटाइज़ेशन स्तर चुनना सीखें और Ollama के साथ शुरुआत करें।

रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन कैसे काम करता है, कहाँ विफल होता है, और इसे कैसे मूल्यांकन, ट्यून और व्याख्यायित करें। इसमें Python इम्प्लीमेंटेशन और मॉडल तुलना फ्रेमवर्क शामिल है।

Python-नेटिव टूल्स से असिंक CRUD ऑपरेशन्स और HTMX इंटरैक्टिविटी का पूरा ट्यूटोरियल।

DFlash स्पेकुलेटिव डिकोडिंग और Flash Attention का उपयोग करके एकल RTX 4090 पर लोकल Gemma 4 31B इंफरेंस को बेसलाइन सेटअप की तुलना में कैसे तेज़ करें, जानें।

जानें कि Claude Code रूटीन कैसे आपके कोडिंग एजेंट को क्लाउड में शेड्यूल या GitHub इवेंट पर चलाते हैं, ताकि PR रिव्यू और ऑडिट आपके लैपटॉप बंद होने पर भी पूरे हो जाएं।

देखें कि एक एंड-टू-एंड MLOps पाइपलाइन कैसे 2026 विश्व कप के नतीजे भविष्यवाणी करती है—स्वचालित रीट्रेनिंग और DVC से लेकर ब्रैकेट की 10,000-रन मोंटे कार्लो सिमुलेशन तक।

कर्नेल डेन्सिटी एस्टीमेशन एक नॉनपैरामेट्रिक विधि है जो बिना किसी तय मॉडल को माने डेटा वितरण के आकार का आकलन करती है। सूत्र, बैंडविड्थ चयन, और Python व R में हाथ-से-हाथ उदाहरण सीखें।

लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मान्यताओं का व्यावहारिक walkthrough, Python और R में उल्लंघनों को पकड़ने वाले डायग्नोस्टिक्स, और जब मान्यताएँ न टिकें तो किन विकल्पों का सहारा लें।

मशीन लर्निंग में ओवरफिटिंग और अंडरफिटिंग की विस्तृत व्याख्या—हर फेल्योर मोड की पहचान कैसे करें, यह क्यों होता है, और बायस-वेरीएंस ट्रेड-ऑफ के जरिए इसे कैसे ठीक करें।

GLM के लिए एक व्यावहारिक गाइड—वे क्या हैं, उनके तीन घटक कैसे साथ काम करते हैं, और Python व R में उन्हें कैसे फिट और समझा जाए।

जानें कि ज़ीरो-शॉट क्लासिफिकेशन क्या है, यह NLI मॉडल्स के साथ अंदर से कैसे काम करता है, यह फ्यू-शॉट और फाइन-ट्यूनिंग से कैसे तुलना करता है, और Hugging Face Transformers के साथ इसे कैसे लागू करें।

Markov Chain Monte Carlo का एक मार्गदर्शक — इसमें यह कैसे काम करता है, क्यों उपयोग होता है, सबसे आम एल्गोरिदम, और Python में बेयesian अनुमान के लिए इसे कैसे लागू करें, शामिल है।