Hướng dẫn Python

Làm chủ các phương thức dictionary trong Python từ khởi tạo và chỉnh sửa đến tối ưu nâng cao. Học cách xử lý lỗi và mở rộng hiệu năng cho quy trình sản xuất.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về tần suất từ tuyệt đối và có trọng số trong khai phá văn bản cũng như cách tính bằng defaultdict và pandas DataFrames.

Tự xây dựng client và server TCP từ con số 0, xử lý nhiều kết nối bằng threading, và biết khi nào nên dùng asyncio thay thế.

Bài viết này phân tích hàm giá trị hành động, một khái niệm cốt lõi trong học tăng cường, và hướng dẫn bạn triển khai nó bằng Q-learning và DQN trong Python.

Hiểu về cách tiếp cận ensemble, cách hoạt động của thuật toán AdaBoost và học xây dựng mô hình AdaBoost trong Python.

Tìm hiểu và triển khai bộ tối ưu hóa Adam trong Python. Nắm trực giác, toán học và ứng dụng thực tế trong machine learning với PyTorch

Tìm hiểu cách optimizer AdamW cải thiện hiệu suất mô hình bằng cách tách weight decay khỏi cập nhật gradient. Hướng dẫn này giải thích những khác biệt chính giữa Adam và AdamW, các trường hợp sử dụng và cung cấp hướng dẫn từng bước để triển khai AdamW trong PyTorch.

Tìm hiểu cách tạo trực quan hóa dữ liệu trong Python bằng Altair và Bộ dữ liệu Phim.

Tìm hiểu về web scraping với Python và cách cào dữ liệu từ Amazon bằng thư viện Beautiful Soup.

Làm quen với Phân tích Tiệm cận. Tìm hiểu thêm về độ phức tạp của thuật toán cũng như ký hiệu tiệm cận như Big O, Big θ và Big Ω. Kèm theo các ví dụ về độ phức tạp trong các thuật toán khác nhau.

Tìm hiểu cách thực hiện t-test trong Python với hướng dẫn này. Hiểu các loại t-test khác nhau - kiểm định một mẫu, kiểm định hai mẫu, kiểm định cặp đôi và kiểm định Welch, và khi nào nên sử dụng chúng.

Tìm hiểu về Transformers và tận dụng sức mạnh của chúng để giải quyết các vấn đề đời thực.