Data Science Tutorials

Claude Code rutinlerinin, kodlama aracınızı bulutta bir zamanlamayla veya GitHub olayıyla nasıl çalıştırdığını öğrenin; böylece PR incelemeleri ve denetimler dizüstü bilgisayarınız kapalıyken tamamlanır.

Async CRUD işlemleri ve HTMX etkileşimi için Python-yerel araçların kullanımına dair eksiksiz bir eğitim.

GGUF, model ağırlıklarını, tokenizer verilerini ve üstveriyi tek bir taşınabilir dosyada paketler. Doğru quantization seviyesini nasıl seçeceğinizi öğrenin ve Ollama ile başlayın.

Otomatik yeniden eğitim ve DVC’den, fikstür ağacının 10.000 çalıştırmalı Monte Carlo simülasyonuna uzanan uçtan uca bir MLOps hattının 2026 Dünya Kupası sonuçlarını nasıl tahmin ettiğini görün.

Cofounder 2’yi kullanarak kaba bir fikri, uzmanlaşmış yapay zekâ ajanları aracılığıyla iş planı, marka kiti, mühendislik görevleri, pazarlama kampanyaları ve satış iş akışlarına sahip yapılandırılmış bir şirkete nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.

DFlash spekülatif ayrıştırma ve Flash Attention kullanarak tek bir RTX 4090 üzerinde yerel Gemma 4 31B çıkarımını, temel kurulumla karşılaştırmalı olarak hızlandırmayı öğrenin.

Rastgele orman regresyonu nasıl çalışır, nerede başarısız olur ve nasıl değerlendiriliyor, ayarlanıyor ve yorumlanıyor. Python uygulaması ve model karşılaştırma çerçevesi içerir.

Çekirdek yoğunluk tahmini, sabit bir model varsaymadan bir veri dağılımının şeklini tahmin etmek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Formülü, bant genişliği seçimini ve Python ile R’da uygulamalı kullanımı öğrenin.

Lojistik regresyonun arkasındaki varsayımlar, Python ve R'deki ihlalleri yakalayan tanılar ve varsayımlar geçerli olmadığında başvurulacak alternatifler için pratik bir rehber.

Makine öğreniminde overfitting ve underfitting’e kapsamlı bir bakış: her bir arıza türünü nasıl belirleyeceğiniz, neden gerçekleştiği ve bias-variance dengesiyle nasıl düzelteceğiniz.

GLM’lere pratik bir giriş – ne oldukları, üç bileşenin nasıl birlikte çalıştığı ve Python ile R’da nasıl uydurulup yorumlandıkları.

Sıfır-atış sınıflandırmanın ne olduğunu, NLI modelleriyle kaputun altında nasıl çalıştığını, az-atış ve ince ayarla nasıl karşılaştırıldığını ve Hugging Face Transformers ile nasıl uygulanacağını öğrenin.