Data Science Tutorials

R ile karar ağacı modellerini kurma, görselleştirme ve yorumlamaya yönelik kapsamlı bir rehber.

Pazarlama karması modellemesi (MMM), işletmelerin pazarlama stratejilerinin etkinliğini değerlendirmesi ve kaynaklarını en iyi şekilde tahsis etmesi için kullanılan veri odaklı bir analitik yaklaşımdır.

DeepEval kullanarak Pytest benzeri alakalılık testleri oluşturmayı, LLM çıktıları G-eval metriğiyle değerlendirmeyi ve Qwen 2.5’i MMLU ile karşılaştırmayı öğrenin.

Bu adım adım eğitim, derin öğrenme için Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU üzerinde Jupyter Notebook’u nasıl kurup kullanacağınızı gösterecek.

Bu Keras eğitimi, Python ile derin öğrenmeye giriş yapmanızı sağlar: verinizi önişleyin, modeller kurun, değerlendirin ve sinir ağlarını optimize edin.

Model seçimi, parametre yönetimi, maliyet optimizasyonu, bağlam önbellekleme ve düşünce zinciri optimizasyonu dâhil olmak üzere DeepSeek API'nin nasıl kullanılacağını öğrenin.

DeepSeek-Coder-V2, GPT-4, Gemini 1.5 Pro, Claude 3 Opus, Llama 3 70B veya Codestral ile yarışan, açık kaynaklı bir kod dili modelidir.

DeepSeek OCR-2’yi vLLM ile yerelde nasıl çalıştıracağınızı ve mini-batch OCR, FAISS tabanlı getirici ve Gradio arayüzüyle gerçek zamanlı sorgulama yapan artımlı bir PDF Soru-Cevap sistemi nasıl kuracağınızı öğrenin.

Belge anlamaya yönelik görsel-dil modeli DeepSeek-OCR’ı keşfedin. Grafikler, matematik, memler ve el yazısı notlarda 7 gerçek OCR testi görün.

DeepSeek-R1’ı Ollama ile yerelde nasıl kurup çalıştıracağınızı ve basit bir RAG uygulaması nasıl geliştireceğinizi öğrenin.

Bu DeepSeek-R1 eğitiminde, DeepSeek-R1'i EasyOCR ve Gradio ile entegre ederek bir matematik bulmaca çözücü uygulaması geliştirmeyi öğreneceksiniz.

DeepSeek-R1’ı Ollama, LangChain ve Chroma ile kullanarak yerel bir RAG sohbet botunun nasıl oluşturulacağını öğrenin.