Data Science Tutorials

Bu eğitimde, topluluğun ne olduğunu ve bir makine öğrenimi modelinin performansını nasıl iyileştirdiğini öğreneceksiniz.

Python ile ensemble learning öğrenin. Bu uygulamalı eğitimde bagging vs boosting, Random Forest ve XGBoost gerçek bir veri seti üzerinde kod örnekleriyle ele alınır.

Makine öğrenimi sonuçlarınızı geliştirin ve R'de SuperLearner paketiyle toplulukları keşfedin: Random Forest algoritması, bagging ve çok daha fazlasını öğrenin!

Excel'in EOMONTH() işleviyle herhangi bir ayın son gününü hesaplayın. Finansal programları, raporlama dönemlerini ve aylık iş akışlarını kolaylaştırın.

R'de ikili operatöre sayısal olmayan argüman hatası, karakter dizisi veya faktör gibi sayısal olmayan veriler üzerinde aritmetik yapmaya çalıştığınızda ortaya çıkar.

Bir regresyon problemini neyin oluşturduğunu ve Python’da doğrusal regresyon algoritmasının nasıl çalıştığını öğrenin.

Python'da tiktoken ile GPT model maliyetlerini yönetin. Tokenization, BPE'yi keşfedin ve OpenAI API giderlerini verimli şekilde tahmin edin.

Üretken yapay zekânın dönüştürücü potansiyelini ve beraberindeki risklere dair gerekli farkındalığı anlayın.

Öklidyen uzaklığın, Python ve R kod örnekleriyle antik geometriden modern algoritmalara nasıl köprü kurduğunu keşfedin; veri bilimi, makine öğrenimi ve mekânsal analizdeki kullanım alanlarını öğrenin.

Araç kullanan yapay zekâ ajanlarını değerlendirin. Görev tamamlama, araç çağırma doğruluğu, red kalibrasyonu ve enjeksiyon testini; kod ve yeniden kullanabileceğiniz bir CI kapısıyla öğrenin.

LLM değerlendirmelerinizi MLflow ile nasıl kolaylaştıracağınızı öğrenin. Bu kılavuz, MLflow kurulumu, metric kaydı, deney sürümlerini izleme ve modelleri karşılaştırmayı kapsar; böylece optimize edilmiş LLM performansı için bilinçli kararlar verebilirsiniz!

Python'ın maksimum tamsayı değerini, sistem sınırlarını ve sys.maxsize özniteliğini keşfedin.