Data Science Tutorials

เรียนรู้การทำงานของการแปลงแบบบ็อกซ์-ค็อกซ์ วิธีเลือกพารามิเตอร์แลมบ์ดา และเวลาใช้งานเพื่อทำให้ความแปรปรวนคงที่ ลดความเบ้ และยกระดับแบบจำลองเชิงสถิติ

ทำตามบทเรียน OpenAI Agents API: Computer Use เพื่อสร้างเอเจนต์ QA ด้วย Python ที่ทดสอบขั้นตอนชำระเงินในเบราว์เซอร์แบบโฮสต์ และทดสอบซ้ำหลังแก้ไขในเซสชันเดียวกัน

รันโมเดล MoE ขนาดใหญ่แบบโลคัลด้วยการผสาน VRAM ของ GPU, RAM ของระบบ, SGLang และ KTransformers เพื่ออินเฟอเรนซ์แบบผสมผสาน CPU-GPU

เรียนรู้ว่า Azure Functions คืออะไร วิธีสร้างแอปแบบเซิร์ฟเวอร์เลสที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ และความเชื่อมโยงของทริกเกอร์ ไบนดิง ตัวเลือกการโฮสต์ และเวิร์กโฟลว์

เรียนรู้การใช้ Claude Sonnet 5.5 API ใน Python สร้างเอเจนต์กระทบยอดที่ได้รับสิทธิ์เขียนกลางบทสนทนา แล้วทดสอบว่า effort ที่สูงขึ้นเปลี่ยนผลลัพธ์หรือไม่

สร้างเอเจนต์ตอบสนองเหตุการณ์ด้วย AI โดยใช้ GPT-6.1 Sol, OpenAI Agents API และ sandbox แบบโฮสต์ เพื่อสืบสวนเหตุการณ์ รันการตรวจสอบ และสร้างรายงานเชิงโครงสร้าง

เรียนรู้การสร้างตัวถอดความสายสนับสนุนแบบเรียลไทม์ด้วย Grok Voice Transcribe 2.0 API ใน Python แล้วเพิ่มการแยกผู้พูด Smart Turn และออดิโอโทรศัพท์ 8 kHz

เรียนรู้ว่า mean reversion คืออะไร วิธีระบุพฤติกรรมที่ย้อนกลับเข้าสู่ค่าเฉลี่ยในข้อมูลอนุกรมเวลา และแนวคิดนี้ถูกใช้ในสถิติ การเทรด และการเงินเชิงปริมาณอย่างไร

อัตราส่วนความเป็นไปเปรียบเทียบว่าสมมติฐานหรือแบบจำลองสองแบบอธิบายข้อมูลเดียวกันได้ดีเพียงใด บทความนี้ครอบคลุมสูตร ตัวอย่างโยนเหรียญที่คำนวณให้ดู การทดสอบอัตราส่วนความเป็นไปสำหรับแบบจำลองรีเกรสชันที่ซ้อนกันใน Python และ R และอัตราส่วนความเป็นไปในการวินิจฉัย

ทำตามบทเรียน Grok 4.7 API เพื่อสร้างผู้ตรวจทานวงจรด้วย Python รองรับรูปภาพ แผ่นข้อมูล การรันโค้ด ค้นเว็บ และการยืนยันผลแบบโลคัล

เรียนรู้การใช้ API GPT-6 Sol ใน Python สร้างเอเจนต์ย้ายฐานโค้ดพร้อมเครื่องมือรีโพสิทอรี Structured Outputs การคัดกรองด้วย GPT-6 Luna การคุมทิศทาง และ pytest

ทำตามบทช่วยสอน Claude Opus 5.5 API เพื่อสร้างตัวสืบสวนเหตุขัดข้องด้วย Python ที่มีวิสัยทัศน์ การเรียกเครื่องมือแบบโปรแกรม การรีเพลย์โต้แย้งข้อเท็จจริง งบงาน เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง และการติดตามต้นทุน