Data Science Tutorials

Begrijp de ensemble-aanpak, de werking van het AdaBoost-algoritme en leer een AdaBoost-model bouwen in Python.

Leer de Adagrad-optimalisatietechniek kennen, inclusief de belangrijkste voordelen, beperkingen, implementatie in PyTorch en use-cases voor het optimaliseren van machinelearningmodellen.

Begrijp en implementeer de Adam-optimizer in Python. Leer de intuïtie, wiskunde en praktische toepassingen in machine learning met PyTorch

Ontdek hoe de AdamW-optimizer de modelprestaties verbetert door weight decay los te koppelen van gradiëntupdates. Deze tutorial legt de belangrijkste verschillen uit tussen Adam en AdamW, hun use-cases en biedt een stapsgewijze gids voor het implementeren van AdamW in PyTorch.

Ontdek toepasbare inzichten die verborgen zitten in complexe signaaldata door ruis te filteren, passende visualisaties te kiezen, patronen in het tijd- en frequentiedomein te vinden en meer met signaalverwerking.

Leer hoe je bewerkingen zoals optellen, aftrekken, delen, vermenigvuldigen en veel meer toepast in Google Spreadsheets met behulp van een echte dataset.

Leer hoe je Docker zonder sudo gebruikt en je systemen toch veilig houdt.

Ontdek hoe je je Power BI-rapporten informatiever, inzichtelijker en interactiever maakt met deze tutorial over geavanceerde analytische functies.

Leer over de definitie, formule, kerneigenschappen, homogene coördinaten en toepassingen van affiene transformaties in graphics, computervision, robotica en datapreprocessing.

Leer hoe je een multi-agent reisassistent bouwt met Google's Agent Development Kit (ADK) en het Agent2Agent (A2A)-protocol.

Leer hoe je autonome AI-agents rechtstreeks vanuit je browser inzet met AgentGPT, en wanneer je beter elders kunt kijken.

Leer hoe je een aangepast AI-agentharnas bouwt met Python, ReAct-loops en duurzame state.