Python Eğitimi

NumPy, statsmodels ve scikit-learn kullanarak Python’da doğrusal regresyon yapmayı öğrenin.

Doğrusal aramanın nasıl çalıştığını ve neden küçük, sıralanmamış veri kümeleri için ideal olduğunu keşfedin. Yinelemeli ve özyinelemeli yöntemler dahil basit Python uygulamalarını görün ve diğer algoritmalara kıyasla ne zaman doğrusal aramayı tercih etmeniz gerektiğini öğrenin.

Bu uygulamalı eğitim, Python’daki güçlü veri görselleştirme kütüphanesi Matplotlib ile çizgi grafikleri oluşturma ve özelleştirmeye derinlemesine dalar.

Bu eğitimde listelerle çalışacak ve keyfî boyutlardaki listeleri verilen boyutta parçalara ayırmanın verimli bir yolunu öğreneceksiniz.

Liste, değerleri birlikte gruplandırabileceğiniz bileşik bir veri türüdür. Bir Python listesi, bilgileri tek tek yerine bir arada saklamanın kullanışlı bir yoludur.

Hasta-doktor konuşmalarından oluşan bir veri kümesi üzerinde Llama 3’ü ince ayarlayarak tıbbi diyaloğa özel bir model oluşturacağız. Modeli birleştirip dönüştürdükten ve kuantize ettikten sonra, Jan uygulaması üzerinden özel yerel kullanım için hazır olacak.

Mevcut LLM ailesini ve kullanım senaryonuz için en iyi LLM’yi değerlendirirken göz önünde bulundurmanız gereken unsurları keşfedin.

Python'da Logging'in temellerini öğrenin.

Python’ın en kolay günlükleme çerçevesi Loguru’yu öğrenin. Dosya döndürme, yapısal günlükleme, özel durum yönetimi ve özel alıcılarla sıfır yapılandırmada ustalaşın.

Bu derste, gerçek bir problemi Python’da uygulamak için bir makine öğrenmesi algoritması kullanacaksınız. Python’da birden çok metin dosyasını nasıl okuyacağınızı, etiketleri nasıl çıkaracağınızı, veri çerçevelerini nasıl kullanacağınızı ve çok daha fazlasını öğreneceksiniz!

Flask kullanarak Python’da bir makine öğrenimi modelinden nasıl basit bir API oluşturacağınızı öğrenin.

Python’da Plotly ile oluşturduğunuz etkileyici haritalarla verilerinizi öne çıkarın