Data Science Tutorials

Aflați cum subinterogările corelate fac comparații rând-cu-rând în SQL. Descoperiți cazuri de utilizare și cum diferă de JOIN-uri, funcții de fereastră sau interogări necorelate.

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.

Explorați formule simple, funcții moderne Excel și instrumente AI mai noi pentru a număra cuvintele în Excel.

Un ghid ce acoperă verificările proactive esențiale privind replicarea, performanța și backupul pentru a vă menține platforma de date robustă și fiabilă.

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.

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.

O prezentare practică a regularizării în învățarea automată – ce este, cum funcționează și când să folosiți L1, L2 și Elastic Net pentru a construi modele care generalizează.

Un ghid pas cu pas pentru configurarea pgAdmin 4 și PostgreSQL cu Docker Compose, acoperind configurarea containerelor, înregistrarea serverului și funcțiile esențiale pgAdmin, inclusiv Query Tool, browserul de scheme și backup/restaurare.

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

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.

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.

Operatorul Laplacian este unul dintre cele mai utilizate instrumente matematice în machine learningul modern. Se află în spatele clusterizării spectrale, învățării pe varietăți, detecției muchiilor în imagini și algoritmilor pe grafuri.