Data Science Tutorials

Finans, fizik ve bilgisayar biliminde gerçek dünya uygulamalarıyla birlikte sonlu ve sonsuz toplam formüllerini ve yakınsaklık koşullarını kapsayan geometrik serilere yönelik pratik bir rehber.

Excel'de kelime saymak için basit formülleri, modern Excel işlevlerini ve yeni yapay zeka araçlarını keşfedin.

Veri platformunuzu sağlam ve güvenilir tutmak için çoğaltma, performans ve yedekleme genelinde temel proaktif kontrolleri kapsayan bir rehber.

Kofaktör açılımına (Laplace açılımı) adım adım bir rehber: temel tanımlar, çözümlü örnekler, başlıca özellikler ve adjugat matris üzerinden matris tersine bağlantısı.

Newton yöntemi, kapalı formda cevabı olmayan denklemlerin çözümüne yaklaşmak için teğet doğru yaklaşımlarını kullanan yinelemeli bir kök bulma algoritmasıdır.

GELU, derin öğrenme mimarilerinde ReLU gibi daha basit alternatiflerden daha iyi performans gösteren, düzgün ve olasılıksal bir aktivasyon fonksiyonudur ve BERT ile GPT gibi transformer modellerinde varsayılan tercih haline gelmiştir.

Amaç fonksiyonunun ne olduğunu, optimizasyon ve makine öğreniminde nasıl çalıştığını ve gerçek örneklerle nasıl tanımlanıp yorumlandığını öğrenin.

Polinom yaklaşımlarının, gradyan inişi, XGBoost ve bilgisayarınızın her gün hesapladığı fonksiyonları nasıl güçlendirdiğini öğrenin.

SQL RANK() fonksiyonunu kullanarak satırlara sıralama atamayı, eşitlikleri ele almayı ve DENSE_RANK() ile ROW_NUMBER() ile karşılaştırmayı öğrenin.

Kruskal-Wallis testine yönelik pratik bir rehber — ne olduğu, nasıl çalıştığı, ANOVA yerine ne zaman kullanılacağı ve Python ile R’da nasıl çalıştırılıp yorumlanacağı.

Laplasyen operatörü, modern makine öğrenmesinde en yaygın kullanılan matematik araçlarından biridir. Spektral kümeleme, manifold öğrenme, görüntü kenar tespiti ve graf tabanlı algoritmaların arkasındadır.

Excel Ad Yöneticisi ile adlandırılmış aralıklar oluşturmayı, düzenlemeyi ve silmeyi ve daha temiz, bakımı daha kolay formüller yazmayı öğrenin.