Python Eğitimi

Python’da liste nasıl oluşturulur, liste öğeleri nasıl seçilir, append() ile extend() farkı, neden NumPy kullanılmalı ve daha fazlası.

Yazılım geliştirme, web kazıma ve geliştirme, veri analizi ve görselleştirme ile makine öğrenimi için vazgeçilmez Python araçlarını öğrenin.

Bu eğitimde, metin madenciliğinde mutlak ve ağırlıklandırılmış kelime sıklığını ve bunu defaultdict ile pandas DataFrame’leri kullanarak nasıl hesaplayacağınızı öğreneceksiniz.

Sıfırdan TCP istemcileri ve sunucuları oluşturun, çoklu bağlantıları threading ile yönetin ve ne zaman asyncio'ya başvurmanız gerektiğini öğrenin.

Bu yazı, pekiştirmeli öğrenmenin temel bir kavramı olan aksiyon-değeri fonksiyonunu açıklıyor ve Python’da Q-learning ile DQN’leri kullanarak uygulamayı adım adım gösteriyor.

Topluluk yaklaşımını, AdaBoost algoritmasının çalışma şeklini anlayın ve Python’da AdaBoost model kurmayı öğrenin.

Python’da Adam optimize ediciyi anlayın ve uygulayın. PyTorch ile makine öğreniminde sezgisi, matematiği ve pratik kullanım alanlarını öğrenin

AdamW optimize edicinin, ağırlık çürümesini gradyan güncellemelerinden ayırarak model performansını nasıl iyileştirdiğini keşfedin. Bu eğitim, Adam ve AdamW arasındaki temel farkları, kullanım alanlarını açıklar ve PyTorch’ta AdamW’nin adım adım uygulanışını sunar.

Altair ve bir Filmler Veri Kümesi kullanarak Python'da veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenin.

Python ile web kazımayı ve Beautiful Soup kütüphanesi yardımıyla Amazon’u nasıl kazıyacağınızı öğrenin.

Asimptotik Analize giriş yapın. Algoritma karmaşıklığının yanı sıra Big O, Big θ ve Big Ω gibi asimptotik gösterimler hakkında bilgi edinin. Farklı algoritmalarda karmaşıklık örnekleriyle birlikte.

Bu eğitimle Python’da t-testlerini nasıl uygulayacağınızı öğrenin. Tek örneklem testi, iki örneklem testi, eşleştirilmiş t-testi ve Welch testi gibi farklı t-testi türlerini ve ne zaman kullanılacaklarını anlayın.