Data Science Tutorials

Învață cum să conectezi tabele, să scrii formule DAX și să construiești rapoarte interactive în Excel.

Află ce este arbitrajul statistic, cum traderii cantitativi identifică relații temporare de preț și cum funcționează în practică strategii precum pairs trading și revenirea la medie.

Rulează Motif-3 Quant optimizat pe un NVIDIA H200 folosind runtime-ul ds4, servește-l printr-un API compatibil cu OpenAI și integrează-l cu un agent de codare Pi.

Flow matching antrenează modele generative să transforme zgomotul în date, învățând un câmp vectorial care mută mostrele de-a lungul unui traseu probabilistic ales — aceeași idee care stă la baza continuous normalizing flows și a modelelor moderne de difuzie.

Învață cum să configurezi Extensia Kimi pentru Browser folosind atât Kimi Work, cât și Kimi Code CLI, și să rulezi o căutare de produs care extrage rezultate structurate de pe un site.

Învățarea prin consolidare profundă combină bucla de încercare-și-eroare a RL cu rețele neuronale care generalizează în spații de stări uriașe.

Află ce înseamnă auto-îmbunătățirea recursivă în IA, cum pot sistemele IA să ajute la dezvoltarea unei IA mai bune, cât de aproape sunt modelele de azi de RSI și de ce conceptul contează pentru capabilitățile și siguranța IA.

Află diferența dintre variabilele exogene și endogene, de ce endogenitatea contează pentru inferența cauzală și regresie și cum să identifici și să abordezi variabilele endogene.

Învață cum să elimini formatarea în Excel folosind instrumentul Clear Formats, scurtături și alte metode, păstrând datele intacte.

Urmărește acest tutorial despre API-ul GPT-Live-1 ca să construiești un asistent vocal de învățare full-duplex cu WebRTC în browser, delegare în backend, căutare web și acțiuni confirmate.

Descoperă cum corelația rangului lui Spearman surprinde relații care se curbează, intră pe platou sau își schimbă ritmul, în loc să urmeze o linie dreaptă. Învață să o calculezi, interpretezi și aplici în Python, R și Excel.

Învățarea automată cauzală combină ML cu inferența cauzală pentru a merge dincolo de predicție și a estima ce se întâmplă când intervii. Acest articol acoperă conceptele de bază, metodele, instrumentele Python și greșelile frecvente.