Python Data Bench
Strona główna Artykuły

Najnowsze Artykuły

Poradniki Feb 07, 2026

Potoki ML w scikit-learn — praktyczny przewodnik od podstaw do produkcji

Dowiedz się, jak budować profesjonalne potoki uczenia maszynowego w scikit-learn. Pipeline, ColumnTransformer, FeatureUnion, optymalizacja hiperparametrów, wdrażanie z Flask i integracja z MLflow — wszystko z praktycznymi przykładami kodu.

Editorial Team 20 min czytania

Czytaj w Swoim Języku

Wybierz preferowany język, aby przeglądać nasze treści

English EnglishEspañol SpanishDeutsch German日本語 JapaneseFrançais FrenchPortuguês PortugueseРусский RussianItaliano ItalianNederlands DutchPolski PolishTürkçe Turkish中文 ChineseTiếng Việt VietnameseČeština Czechفارسی PersianBahasa Indonesia Indonesian한국어 KoreanУкраїнська UkrainianMagyar Hungarianالعربية ArabicSvenska SwedishRomână RomanianΕλληνικά GreekDansk DanishSuomi Finnishעברית HebrewSlovenčina Slovakไทย ThaiБългарски BulgarianHrvatski Croatian

Kategorie

  • Poradniki

Popularne Tagi

scikit-learnPotoki MLUczenie maszynoweMLOps
Python Data Bench

Nauka o danych w Pythonie, pandas, NumPy, poradniki uczenia maszynowego i przewodniki po inżynierii danych.

Kanał RSS Mapa strony

© 2026 Python Data Bench. Wszelkie prawa zastrzeżone.