Data Science Tutorials

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

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.

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

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.

O analiză aprofundată a arhitecturii ResNet, acoperind modul în care învățarea reziduală și conexiunile skip rezolvă problemele gradientului care dispare și ale degradării, care îngreunează antrenarea rețelelor neuronale profunde.

Aflați cum să folosiți funcția SQL RANK() pentru a atribui clasamente rândurilor, a gestiona egalitățile și a o compara cu DENSE_RANK() și ROW_NUMBER().

Învățați să ajustați fin NVIDIA Nemotron-3-Nano-4B pe un set de date Q&A din psihologie folosind un GPU RTX 3090, cu LoRA și TRL, după descărcarea modelului de pe Hugging Face.

Învățați cum să creați o aplicație cu agenți OpenAI care rulează în interiorul Modal Sandboxes, lucrează cu fișiere, execută cod și returnează rezultate, într-un tutorial practic în Python.

Aflați tot ce trebuie să știți despre cel mai nou model Google de generare de imagini, Nano Banana 2, inclusiv cum să construiți un editor iterativ de imagini în chat folosind API-ul cu Python.