Hướng dẫn Python

Hướng dẫn này giới thiệu về causal AI bằng thư viện DoWhy trong Python. Bài viết thảo luận các nguyên lý cơ bản và cung cấp ví dụ mã.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về Tensor, PyTorch và cách tạo một mạng nơ-ron đơn giản với PyTorch.

Tìm hiểu cách tạo mẫu xuất tuỳ chỉnh cho Jupyter Notebook của bạn bằng Jinja2.

Trong hướng dẫn Kaggle này, bạn sẽ học cách tiếp cận và xây dựng các mô hình học có giám sát với sự hỗ trợ của phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) trên dữ liệu Titanic.

Tìm hiểu cách xây dựng mô hình học máy đầu tiên của bạn, một bộ phân loại cây quyết định, với gói scikit-learn của Python, gửi lên Kaggle và xem hiệu quả hoạt động!

Tìm hiểu cách hoạt động của kiểm định chéo K-Fold cùng ưu và nhược điểm. Khám phá cách triển khai K-Fold Cross-Validation trong Python với scikit-learn.

Khám phá KL-Divergence, một trong những công cụ phổ biến nhưng thiết yếu được sử dụng trong machine learning.

Tìm hiểu cách triển khai knowledge graph cho các ứng dụng RAG với hướng dẫn từng bước để nâng cao phản hồi của AI bằng tri thức có cấu trúc.

Khám phá mọi điều bạn cần biết về Kubeflow và cách xây dựng, triển khai Machine Learning Pipelines

Học cách xây dựng bảng điều khiển trong Python bằng Dash.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ triển khai một bài báo về ảnh y khoa dùng deep learning với Python trong Keras.

Tìm hiểu cách quy hoạch tuyến tính chuyển các quyết định phức tạp thành bài toán toán học có thể giải. Khám phá kỹ thuật tối ưu, thuật toán lời giải và triển khai Python thực tiễn cho phân bổ nguồn lực, lập lịch và hoạch định.