Python Eğitimi

tqdm, döngüler ve yinelenebilirler için hızlı, genişletilebilir bir ilerleme çubuğu sunan bir Python kitaplığıdır; kodunuzun ilerlemesini görselleştirmeyi kolaylaştırır.

Bu makale, Notebook’ların ne olduğunu ve neden kullanmanız gerektiğini ele alır. Ayrıca, paylaşımı ve iş birliğini kolaylaştıran barındırılan notebook’lara değiniyoruz. Makale ayrıca ipuçları, püf noktaları ve klavye kısayollarını da kapsar.

Yürütülebilir dosyanın ne olduğunu ve bir Python komut dosyasını PyInstaller, Nuitka ve auto-py-to-exe kullanarak .exe dosyasına nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.

Lojistik regresyonu, temel özelliklerini öğrenin ve scikit-learn kullanarak Python'da gerçek bir uygulama üzerinde makine öğrenmesi modeli oluşturun.

Varyans şişirme faktörü (VIF) kullanarak regresyon modellerinde çoklu doğrusal bağıntıyı tespit etmeyi öğrenin. Bu eğitim, VIF’in nasıl hesaplandığını, değerlerinin nasıl yorumlandığını ve regresyon modellemenizin güvenilirliğini artırmak için yüksek VIF’i ele alma tekniklerini açıklar.

Bu eğitimde, webden veri çıkarmayı, Python'un Pandas kütüphanesiyle verileri düzenleyip temizlemeyi ve Python'un Matplotlib kütüphanesiyle veri görselleştirmeyi öğreneceksiniz.

Veri bilimciler arasında en popüler makine öğrenimi çerçevelerinden biri olan XGBoost’un gücünü, bu adım adım Python eğitimiyle keşfedin.

Yerel LLM geliştirme için Ollama Python SDK’sında ustalaşın. Metin üretmeyi, çok turlu sohbetleri yönetmeyi, görsel modelleri kullanmayı ve güvenli yapay zekâ uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

Apriori algoritmasının nasıl çalıştığını, temel kavramlarını ve veriyi analiz ile karar verme için nasıl etkili kullanacağınızı keşfedin.

ARIMA modelinin temel bileşenlerini öğrenin, Python'da doğru tahminler için nasıl kurup optimize edeceğinizi ve farklı sektörlerdeki uygulamalarını keşfedin.

Genişlik-öncelikli aramanın grafiklerde düğüm ve kenarları nasıl sistematik olarak keşfettiğini keşfedin. Ağırlıksız ağlarda en kısa yolu garanti eden seviye bazlı yaklaşımını öğrenin. BFS'yi veri bilimi, YZ ve ağ alanlarında uygulayın.

Modern makine öğrenmesinin güçlü bir aracı olan PyTorch kullanarak bir Transformer modeli oluşturmayı öğrenin.