Data Science Tutorials

Bu kapsamlı Llama.cpp rehberi, geliştirme ortamınızı kurmanın temellerinde gezinmenize, temel işlevlerini anlamanıza ve gerçek dünyadaki kullanım senaryolarını çözmek için yeteneklerinden yararlanmanıza yardımcı olacaktır.

Abartının ötesine geçin. LLM kıyaslamalarını yorumlamayı, açık lider tablolarını gezinmeyi ve kendi değerlendirmelerinizi çalıştırarak ihtiyaçlarınıza en uygun yapay zekâ modellerini bulmayı öğrenin.

.loc satır ve sütun adlarını (etiketleri), .iloc ise sayısal indisleri (pozisyonları) kullanır. Her ikisini de örneklerle nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Excel’deki çeşitli arama fonksiyonlarını ve örneklerle nasıl uygulandıklarını öğrenin.

Python döngülerine kapsamlı bir giriş. While ve for döngüleri, iç içe döngüler, break ve continue anahtar sözcükleri, range işlevi ve daha fazlasını öğrenin ve pratik yapın!

Makine öğreniminde kayıp fonksiyonlarını, loss ve cost fonksiyonları arasındaki farkı, MSE ve MAE gibi türleri ve ML görevlerindeki kullanım alanlarını öğrenin.

Python’da Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarını keşfedin ve bunları borsa tahmini için nasıl kullanabileceğinizi öğrenin!

Python makine öğrenmesine başlamanıza yardımcı olacak, kolay takip edilebilir bir scikit-learn eğitimi.

REST API’lerle etkileşim kurmak için Python HTTP isteklerini nasıl kullanacağınızı öğrenin. Bu rehber, requests modülüne odaklanarak GET ve POST isteklerini, örnekleri ve API entegrasyonu için en iyi uygulamaları kapsar.

Yavaş değişen boyutlara doğrudan dalarak veri modelleme becerilerinizi geliştirin. Snowflake ile uygulamalı örneklerle kendinizi geliştirin ve SCD uygularken karşılaşılan yaygın zorlukları ve çözümleri belirleyin.

Bu eğitim, Python’daki güçlü bir veri görselleştirme kütüphanesi olan Matplotlib’i kullanarak hisse senedi verileriyle çizgi, çubuk ve saçılım grafikleri oluşturmayı gösterir.

Maksimum Olabilirlik Tahmini (MLE) nedir, matematiksel temellerini anlayın, pratik örnekler görün ve Python’da MLE’yi nasıl uygulayacağınızı keşfedin.