Data Science Tutorials

Verilerinizi koruyarak Excel'de Biçimleri Temizle aracı, kısayollar ve diğer yöntemlerle biçimlendirmeyi nasıl kaldıracağınızı öğrenin.

Dışsal ve içsel değişkenler arasındaki farkı, içselliğin nedensel çıkarım ve regresyon için neden önemli olduğunu ve içsel değişkenlerin nasıl tespit edilip giderileceğini öğrenin.

Tarayıcı WebRTC’si, arka uç delegasyonu, web araması ve onaylı eylemlerle tam çift yönlü bir sesli öğrenme asistanı oluşturmak için bu GPT-Live-1 API eğitimini izleyin.

Spearman'ın Sıra Korelasyonunun düz bir çizgiyi takip etmek yerine eğrilen, plato yapan veya hız değiştiren ilişkileri nasıl yakaladığını keşfedin. Python, R ve Excel'de nasıl hesaplayıp yorumlayacağınızı ve uygulayacağınızı öğrenin.

Claude Code, GitHub ve ultrareview ile Python veri bilimi pull request’lerini incelemeye yönelik pratik bir rehber.

Nedensel makine öğrenimi, tahminin ötesine geçmek ve müdahale ettiğinizde ne olacağını tahmin etmek için ML’i nedensel çıkarımla birleştirir. Bu makale temel kavramları, yöntemleri, Python araçlarını ve yaygın hataları kapsar.

Bağlam şişkinliğini, terminal gürültüsünü, gereksiz uzun yanıtları ve aşırı mühendisliği keserek, kodlama-ajanı iş akışlarını otomatik olarak optimize eden hafif araçlarla token kullanımını azaltın.

Artık grafiğinin ne olduğunu, yaygın desenleri nasıl yorumlayacağınızı ve artık grafiklerin doğrusallık dışılık, heteroskedastisite, aykırı değerler ve diğer regresyon sorunlarını belirlemeye nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.

Node.js ve MongoDB ile görevleri kategoriye göre düzenlemeyi öğrenin. Oluşturma, listeleme, getirme, güncelleme, silme uç noktaları ve kategori filtresi olan bir REST API kurun.

Genişletilmiş matrisin ne olduğunu, denklem sistemlerini nasıl temsil ettiğini ve bunları çözmek için satır işlemlerinin nasıl kullanılacağını öğrenin.

Kendi kendini denetimli öğrenme, etiketlenmemiş metin, görsel, ses ve videodan kendi denetimini çekerek; karşıtsal öğrenme, maskeli modelleme ve oto-gerileyen tahmin gibi tekniklerle bugünümüzün dil, görme ve çok kipli modellerinin arkasındaki temsilleri oluşturur.

Muse Spark 1.3’ü Muse Code ve Meta Model API’de kurun, contributor ve standart kademeler arasında seçim yapın ve Meta’nın verimlilik iddiaları tutuyor mu görün.