Python Eğitimi

Phi-2 modelini anlamak ve rol yapma veri kümesini kullanarak ona erişmeyi ve ince ayar yapmayı öğrenmek.

Python pickle modülünü keşfedin: serileştirme, ne zaman (kullanılmamalı), pickle nesnelerini sıkıştırma, çoklu işlem ve çok daha fazlası!

Python’da dağıtım paketlerini doğru şekilde yönetmenize yardımcı olan güçlü bir araç olan Pip hakkında bilgi edinin.

Plotly şekilleriyle veri hikaye anlatımınızı güçlendirin. Bu rehber, Python’da açıklama ekleme ve stillendirmeyi; temel dikdörtgen ve çizgilerden ileri düzey etkileşimli geometrilere kadar kapsamlı biçimde açıklar.

RL’de politika gradyanı teoremini ve bunu matematiksel olarak nasıl türeteceğinizi öğrenin. Gymnasium’da basit bir RL ortamını çözmek için politika gradyanlarına dayalı bir algoritma uygulayın.

Python’un, Pandas paketiyle Excel’den daha etkili nasıl kullanılabileceğini öğrenin.

Python’da precision-recall eğrilerini nasıl uygulayıp yorumlayacağınızı öğrenin ve amacınıza uygun eşiği nasıl seçeceğinizi keşfedin.

Doğruluk tek başına yeterli değil. Precision ve recall farkını öğrenin, ödünleşmeyi anlayın ve modeliniz için doğru metriği seçin.

Çalışan devrini analiz edin. Çalışanların neden şirketten ayrıldığını bulun ve kimin ayrılacağını tahmin etmeyi öğrenin.

Bu makale, merkezleme ve ölçeklendirmenin model performansını nasıl iyileştirebileceğini inceleyerek makine öğrenimi hattında önişlemenin önemini açıklayacaktır.

Merkezleme ve ölçeklemenin, lojistik regresyon bağlamında modelinize yardımcı olup olmayacağını keşfedin.

Verinizi dilediğiniz kadar ön işleyebilirsiniz ama esas olan şu: modeliniz sonrasında ne kadar iyi performans gösteriyor?