Data Science Tutorials

Makine öğreniminde çapraz entropiyi keşfedin: TensorFlow ve PyTorch örnekleriyle sınıflandırmada model doğruluğunu ve etkililiğini optimize etmeye yönelik rehberimiz.

Bu eğitimde R'de PCA uygulamayı öğrenin. Veriyi normalize edin, princomp() ile temel bileşenleri hesaplayın ve sonuçları scree plot ve biplot ile görselleştirin.

Bu eğitimde yalnızca Python if else deyimleri hakkında bilgi edineceksiniz.

SQL tetikleyicilerini kullanarak görevleri otomatikleştirmeyi, veri bütünlüğünü korumayı ve veritabanı performansını artırmayı öğrenin. MySQL ve Oracle'da CREATE, ALTER ve DROP komutları gibi pratik örnekleri deneyin.

OpenAI'nin Codex'inin ne olduğunu ve ChatGPT içinde bir GitHub deposunda kodlama görevlerini yürütmek için nasıl kullanılacağını öğrenin.

RMSE’nin regresyon analizinde ne anlama geldiğini, nasıl hesaplandığını ve model performansını değerlendirmede ne zaman kullanılacağını öğrenin. Python ve R örnekleriyle pratik yorumlar görün.

Bir Excel sayfasının korumasını parolayla ve parolasız nasıl kaldıracağınızı öğrenin.

Yürütülebilir dosyanın ne olduğunu ve bir Python komut dosyasını PyInstaller, Nuitka ve auto-py-to-exe kullanarak .exe dosyasına nasıl dönüştüreceğinizi öğrenin.

Makine öğrenmesinde veri ön işleme için normalize etme ve standartlaştırmanın temel farklarını, kullanım alanlarını ve uygulamasını keşfedin.

En yeni Qwen modelini tek GPU’lu bir sanal makinede çalıştırın, llama.cpp’yi kurun ve özel, OpenAI ile uyumlu bir uç nokta üzerinden SSH ile yerel olarak güvenle erişin.

Excel'de standart sapma hesaplamak için verilerinizi bir hücre aralığına girin ve örnek veri için =STDEV.S(), anakütle için =STDEV.P() fonksiyonunu kullanın.

SQL Server'da SQL'de JOIN ile UPDATE'in çapraz tablo güncellemelerini nasıl basitleştirdiğini öğrenin. Belirli kullanım durumları için INNER JOIN ve LEFT JOIN'in nasıl farklılaştığını anlayın ve alt sorgular veya MERGE ifadesiyle alternatifleri keşfedin.