Data Science Tutorials

Bắt đầu với mô hình ngôn ngữ lớn DCLM-7B của Apple và tìm hiểu cách thiết lập, sử dụng, cũng như tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

Trong hướng dẫn này, hãy học cách phân tích một hoặc nhiều đối số từ dòng lệnh hoặc terminal bằng các mô-đun getopt, sys và argparse.

Khám phá vai trò của trung bình số học trong phân tích dữ liệu. Tìm hiểu công thức, ứng dụng, cách so sánh với các loại trung bình và thước đo thống kê khác, và hiểu khi nào mỗi loại hữu ích nhất.

Tìm hiểu về Mảng trong R, bao gồm đánh chỉ mục với ví dụ, cùng cách tạo và cộng ma trận và hàm apply().

Tìm hiểu về Hệ Miễn Dịch Nhân Tạo (AIS) và cách triển khai bằng Python cho các tác vụ như phát hiện bất thường và tối ưu hóa.

Khám phá các mẫu ẩn trong Python với khai phá luật kết hợp

Một giới thiệu ngắn về I/O bất đồng bộ với gói asyncio.

Hiểu vì sao tính nguyên tử quan trọng đối với độ tin cậy của cơ sở dữ liệu. Tìm hiểu cơ chế hoạt động, cách triển khai trên các hệ thống, và khám phá ví dụ thực tế như chuyển tiền.

Tìm hiểu cách đường cong AUC-ROC đánh giá các mô hình phân loại nhị phân, tập trung vào hiệu năng trên các ngưỡng, đặc biệt trong các tập dữ liệu mất cân bằng. Sử dụng thư viện Python để tính giá trị AUC và so sánh các bộ phân loại trong một quy trình duy nhất.

Luyện tập tự tương quan trong R bằng cách sử dụng tài liệu từ khóa Introduction to Time Series Analysis của DataCamp.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học và hiểu cách dùng autoencoder làm bộ phân loại trong Python với Keras. Bạn sẽ sử dụng bộ dữ liệu Fashion-MNIST làm ví dụ.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu thêm về autoencoder và cách xây dựng convolutional và denoising autoencoder với bộ dữ liệu notMNIST trong Keras.