Data Science Tutorials

Învață cum să folosești Cofounder 2 pentru a transforma o idee neșlefuită într-o companie structurată, cu plan de afaceri, brand kit, sarcini de inginerie, campanii de marketing și fluxuri de vânzări prin agenți AI specializați.

Vezi cum o linie MLOps completă prezice rezultatele Cupei Mondiale 2026, de la reantrenare automată și DVC până la o simulare Monte Carlo cu 10.000 de rulări a tabloului.

GGUF împachetează greutățile modelului, datele tokenizer-ului și metadatele într-un singur fișier portabil. Află cum să alegi nivelul corect de cuantizare și cum să începi cu Ollama.

Află cum să accelerezi inferența locală Gemma 4 31B pe un singur RTX 4090 folosind decodare speculativă DFlash și Flash Attention, comparativ cu un setup de bază.

Cum funcționează regresia random forest, unde eșuează și cum să o evaluezi, ajustezi și interpretezi. Include o implementare în Python și un cadru de comparare a modelelor.

Estimarea densității cu nucleu este o metodă neparametrică pentru a estima forma unei distribuții de date fără a presupune un model fix. Învață formula, alegerea lățimii de bandă și implementarea practică în Python și R.

Un ghid practic al presupunerilor din regresia logistică, diagnosticelor care depistează încălcările în Python și R și alternativelor când presupunerile nu se mențin.

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.

Un ghid detaliat despre overfitting și underfitting în machine learning, incluzând cum să identifici fiecare mod de eșec, de ce apare și cum să îl repari prin compromisul bias-variabilitate.

Află ce este clasificarea zero-shot, cum funcționează în spate cu modelele NLI, cum se compară cu few-shot și ajustarea fină și cum s-o aplici cu Hugging Face Transformers.

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.