Data Science Tutorials

GELU adalah fungsi aktivasi yang mulus dan probabilistik yang mengungguli alternatif yang lebih sederhana seperti ReLU dalam arsitektur deep learning, dan telah menjadi pilihan default pada model transformer seperti BERT dan GPT.

Panduan praktis tentang deret geometri yang mencakup rumus jumlah hingga dan tak hingga, kondisi konvergensi, dan penerapan dunia nyata di keuangan, fisika, dan ilmu komputer.

Pelajari cara membuat dan menggunakan pivot table di Google Sheets untuk merangkum, menganalisis, dan mengeksplorasi data Anda.

Kuasai perhitungan waktu di Excel. Terapkan rumus siap pakai langsung pada data Anda sendiri.

Panduan ini memandu Anda melalui pendekatan berbasis rumus yang aman dan opsi penggabungan visual untuk membantu Anda memformat lembar kerja tanpa merusak data.

Jelajahi rumus sederhana, fungsi Excel modern, dan alat AI terbaru untuk menghitung kata di Excel.

Panduan konseptual tentang kernel trick—apa itu, bagaimana ia memungkinkan SVM dan model berbasis kernel lainnya, serta kapan menggunakannya dibanding pendekatan lain untuk pemodelan nonlinier.

Panduan praktis untuk uji Kruskal-Wallis—apa itu, cara kerjanya, kapan menggunakannya alih-alih ANOVA, serta cara menjalankan dan menafsirkannya di Python dan R.

Operator Laplacian adalah salah satu alat matematika yang paling banyak digunakan dalam machine learning modern. Ia berada di balik spectral clustering, manifold learning, deteksi tepi citra, dan algoritma berbasis graf.

Uji Mann-Whitney U adalah uji nonparametrik berbasis peringkat untuk membandingkan dua kelompok independen ketika data tidak memenuhi asumsi kenormalan yang disyaratkan uji t.

Panduan yang mencakup pemeriksaan proaktif penting seputar replikasi, performa, dan cadangan untuk menjaga platform data Anda tetap tangguh dan andal.

Metode Newton adalah algoritme pencarian akar iteratif yang menggunakan pendekatan garis singgung untuk mendekati solusi dari persamaan yang tidak memiliki jawaban bentuk tertutup.