Data Science Tutorials

Otomatik yeniden eğitim ve DVC’den turnuva ağacının 10.000 çalıştırmalı Monte Carlo simülasyonuna kadar uçtan uca bir MLOps hattının 2026 Dünya Kupası sonuçlarını nasıl tahmin ettiğini görün.

Çekirdek yoğunluk tahmini, sabit bir model varsaymadan bir veri dağılımının şeklini tahmin etmek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntemdir. Formülü, bant genişliği seçimini ve Python ile R’da uygulamalı kullanımı öğrenin.

Lojistik regresyonun arkasındaki varsayımlar, Python ve R'deki ihlalleri yakalayan tanılar ve varsayımlar geçerli olmadığında başvurulacak alternatifler için pratik bir rehber.

Makine öğreniminde overfitting ve underfitting’e kapsamlı bir bakış: her bir arıza türünü nasıl belirleyeceğiniz, neden gerçekleştiği ve bias-variance dengesiyle nasıl düzelteceğiniz.

GLM’lere pratik bir giriş – ne oldukları, üç bileşenin nasıl birlikte çalıştığı ve Python ile R’da nasıl uydurulup yorumlandıkları.

Sıfır-atış sınıflandırmanın ne olduğunu, NLI modelleriyle kaputun altında nasıl çalıştığını, az-atış ve ince ayarla nasıl karşılaştırıldığını ve Hugging Face Transformers ile nasıl uygulanacağını öğrenin.

Gradyan kırpma, derin sinir ağı eğitimini mahveden patlayan gradyanları önleyen tek satırlık bir eğitim düzeltmesidir. Bu rehber, nasıl çalıştığını, iki ana kırpma yöntemini, eşik seçimlerini ve PyTorch ile TensorFlow’da uygulamasını kapsar.

Markov Zincir Monte Carlo’ya bir rehber — nasıl çalıştığı, neden kullanıldığı, en yaygın algoritmalar ve Bayesçi çıkarım için Python’da nasıl uygulanacağı.

Gemini 3.5 Flash, Olostep canlı web araması ve çok ajanlı araştırma-yazım iş akışı için hiyerarşik görev delege etme ile bir CrewAI aracı sürüsü oluşturun.

Destek Vektör Regresyonu, küçük hataları bilerek yok sayan marj temelli bir regresyon yöntemidir; çekirdekler aracılığıyla doğrusal olmayan ilişkileri ele alır ve standart regresyonun yetersiz kaldığı gürültülü gerçek dünya verilerinde ayakta kalır.

Veritabanınızda alt dizgeleri bulup ikame etmek için SQL REPLACE() fonksiyonunu kullanmayı öğrenin. Sözdizimi, büyük/küçük harf duyarlılığı, karakter kaldırma, NULL yönetimi ve performans ipuçlarını kapsar.

Python’da kare alma kolaydır: Yerleşik ** operatörünü kullanın veya daha esnek çözümler için NumPy, pow(), math.pow(), bit düzeyindeki operatörler ve diğer işlevleri deneyin.