Data Science Tutorials

Scopri cosa definisce un problema di regressione e come funziona un algoritmo di regressione lineare in Python.

Impara a gestire i costi dei modelli GPT con tiktoken in Python. Esplora la tokenizzazione, il BPE e stima in modo efficiente le spese dell'API di OpenAI.

Comprendi il potenziale trasformativo dell’IA generativa e la necessaria consapevolezza dei rischi associati.

Scopri come la distanza euclidea collega l'antica geometria agli algoritmi moderni, con esempi di codice in Python e R, e conosci le sue applicazioni in data science, machine learning e analisi spaziale.

Valuta agenti AI che usano strumenti. Impara completamento del task, accuratezza delle chiamate agli strumenti, calibrazione dei rifiuti e test di injection, con codice e una CI riutilizzabile.

Scopri come semplificare la valutazione dei LLM con MLflow. Questa guida copre setup di MLflow, registrazione delle metriche, tracciamento delle versioni degli esperimenti e confronto dei modelli per prendere decisioni informate e ottimizzare le prestazioni dei LLM!

Esplora il valore intero massimo di Python, inclusi i limiti di sistema e l'attributo sys.maxsize.

Per creare un grafico a scatola e baffi in Excel, seleziona i dati, apri la scheda Insert, clicca su Recommended Charts, scegli il grafico Box & Whisker e premi OK.

Scopri come aggiungere caselle di controllo in Excel per to-do list interattive, tracker e dashboard. La guida copre metodi moderni e legacy, formule e formattazione condizionale.

Scopri come unire testo, numeri e intervalli di celle in Excel, ridurre l'inserimento manuale e mantenere i tuoi dati ordinati e ben organizzati.

Scopri passo dopo passo come attivare Copilot in Excel, usare prompt di IA per analizzare, visualizzare e automatizzare i tuoi dati e applicare esempi pronti a compiti reali su fogli di calcolo.

Analizza l'intensità e la direzione delle relazioni tra variabili usando gli strumenti integrati di Excel.