Python Eğitimi

PCA’yı ve gözetimsiz olarak veriden bilgi çıkarmak için nasıl kullanılabileceğini Breast Cancer ve CIFAR-10 adlı iki popüler veri setiyle öğrenin.

Bu eğitimde, makine öğrenimi literatüründe sıkça atıf yapılan olasılık dağılımlarını ve bunların Python ile nasıl kodlanacağını öğreneceksiniz.

tqdm, progressbar2, alive-progress ve Tkinter kullanarak Python ilerleme çubukları oluşturmayı; daha iyi UX ve uygulama performansı için en iyi uygulamaları öğrenin.

İstem sıkıştırma, bir dil modelinin anlaması ve ilgili bir yanıt üretmesi için gereken temel bilgiyi korurken girdi isteminin uzunluğunu azaltma işlemidir.

Bu eğitimde, Python Property ile Getter & Setter’lar arasındaki farkı öğreneceksiniz.

Proximal Policy Optimization’ın birinci ilkelerini ve Gymnasium ile PyTorch’ta uygulanışını öğrenin!

Learn how to model and solve optimization problems using Pyomo, a powerful Python library. Explore practical examples from linear and nonlinear optimization!

Python'da statik tür denetimi için Pyright'ı nasıl kurup kullanacağınızı öğrenin. Bu rehber, yapılandırma, IDE entegrasyonu, sorun giderme ve Pyright'ı Mypy'ye ne zaman tercih edeceğinizi kapsar.

PySpark'ta, bir DataFrame'den bir veya birden fazla sütunu tek bir sütun için .drop("column_name") yöntemiyle, birden fazla sütun için ise .drop(["column1", "column2", ...]) ile kaldırabiliriz.

Örneklerle verimli PySpark filtreleme tekniklerini öğrenin. Predicate pushdown, bölüm kırpma ve gelişmiş filtre fonksiyonlarıyla performansı artırın.

Explore PySpark’s groupBy method, which allows data professionals to perform aggregate functions on their data. This is a powerful way to quickly partition and summarize your big datasets, leveraging Spark’s powerful techniques.

PySpark join’larını optimize etmeyi, shuffle’ları azaltmayı, skew ile başa çıkmayı ve büyük veri hatlarında ile makine öğrenimi iş akışlarında performansı artırmayı öğrenin.