Data Science Tutorials

Tìm hiểu cách tăng tốc suy luận Gemma 4 31B cục bộ trên một RTX 4090 bằng giải mã suy đoán DFlash và Flash Attention so với thiết lập chuẩn.

Cách hoạt động của hồi quy rừng ngẫu nhiên, nơi nó thất bại, và cách đánh giá, tinh chỉnh, cũng như diễn giải. Bao gồm triển khai Python và khung so sánh mô hình.

GGUF đóng gói trọng số mô hình, dữ liệu tokenizer và siêu dữ liệu vào một tệp di động duy nhất. Tìm hiểu cách chọn mức lượng tử hóa phù hợp và bắt đầu với Ollama.

Ước lượng mật độ nhân là một phương pháp phi tham số để ước lượng hình dạng của phân phối dữ liệu mà không giả định mô hình cố định. Tìm hiểu công thức, cách chọn băng thông, và triển khai thực hành trong Python và R.

Hướng dẫn thực tế về các giả định của hồi quy logistic, các chẩn đoán phát hiện vi phạm trong Python và R, và lựa chọn thay thế khi giả định không giữ.

Hướng dẫn thực hành về hồi quy spline, bao gồm cách các đa thức theo đoạn và nút mô hình hóa quan hệ phi tuyến, các loại spline chính, và cách khớp chúng trong Python và R.

Hướng dẫn thực tiễn về GLM - chúng là gì, cách ba thành phần phối hợp với nhau, và cách fit cùng diễn giải trong Python và R.

Hướng dẫn chi tiết về overfitting và underfitting trong học máy, gồm cách nhận diện từng chế độ lỗi, vì sao xảy ra, và cách khắc phục thông qua đánh đổi bias-variance.

Tìm hiểu phân loại zero-shot là gì, cách hoạt động bên trong với mô hình NLI, so sánh với few-shot và tinh chỉnh, và cách áp dụng với Hugging Face Transformers.

Hướng dẫn về Markov Chain Monte Carlo — bao gồm cách hoạt động, lý do sử dụng, các thuật toán phổ biến và cách áp dụng bằng Python cho suy luận Bayes.

Gradient clipping là một chỉnh sửa một dòng trong huấn luyện giúp ngăn gradient bùng nổ phá hỏng quá trình huấn luyện mạng nơ-ron sâu. Hướng dẫn này trình bày cách hoạt động, hai phương pháp clipping chính, cách chọn ngưỡng và triển khai trong PyTorch và TensorFlow.

Xây dựng một bầy tác nhân CrewAI với Gemini 3.5 Flash, tìm kiếm web trực tiếp bằng Olostep, và phân cấp ủy nhiệm tác vụ cho quy trình nghiên cứu và viết đa tác nhân.