Tutoriale de Data Science

Un ghid practic pentru GLM-uri – ce sunt, cum funcționează împreună cele trei componente și cum să le potrivești și interpretezi în Python și R.

Decuparea gradientului este un remediu de antrenare într-o singură linie care previne exploziile de gradient să îți compromită antrenarea rețelelor neuronale adânci. Acest ghid acoperă cum funcționează, cele două metode principale, alegerea pragului și implementarea în PyTorch și TensorFlow.

Un ghid pentru Markov Chain Monte Carlo – despre cum funcționează, de ce este folosit, cei mai comuni algoritmi și cum să îl aplici în Python pentru inferență bayesiană.

Support Vector Regression este o metodă de regresie bazată pe marjă care ignoră intenționat erorile mici, gestionează relații neliniare prin kerneluri și rezistă pe date reale zgomotoase, unde regresia standard e mai slabă.

Un ghid practic pentru testul Kruskal–Wallis – ce este, cum funcționează, când să-l folosiți în loc de ANOVA și cum să-l rulați și interpretați în Python și R.

Un ghid conceptual despre trucul cu kernel – ce este, cum permite SVM-urilor și altor modele pe bază de kernel să funcționeze și când să îl alegeți în locul altor abordări de modelare neliniară.

Aflați ce este o funcție obiectiv, cum funcționează în optimizare și învățare automată și cum să o definiți și interpretați cu exemple reale.

Un ghid practic despre seriile Maclaurin care acoperă formula de bază, dezvoltările uzuale, regulile de convergență și aplicațiile din lumea reală în metode numerice, fizică și machine learning.

GELU este o funcție de activare lină și probabilistică ce depășește alternativele mai simple, precum ReLU, în arhitecturile de deep learning și a devenit alegerea implicită în modelele de tip transformer, precum BERT și GPT.

Un ghid practic despre seriile geometrice care acoperă formulele pentru sume finite și infinite, condițiile de convergență și aplicații reale în finanțe, fizică și informatică.

Metoda lui Newton este un algoritm iterativ de găsire a rădăcinilor care folosește aproximații cu tangente pentru a se apropia de soluția ecuațiilor fără răspuns în formă închisă.

Testul U Mann-Whitney este un test neparametric bazat pe ranguri pentru compararea a două grupuri independente atunci când datele nu îndeplinesc presupunerea de normalitate cerută de testul t.