die-26.-ausgabe-der-world-ai-show-beleuchtet-die-notwendigkeit-der-einführung-von-ai-in-malaysia-zu-beschleunigen.jpg

Top Stories, 2.-8. August: 3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von neuronalen Netzen verwenden sollten; Bootstrap einen modernen Datenstapel in 5 Minuten mit Terraform

Quellknoten: 1860956

Top Stories, 2.-8. August: 3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von neuronalen Netzen verwenden sollten; Bootstrap einen modernen Datenstapel in 5 Minuten mit Terraform

Stichworte: Top-Geschichten

Außerdem: Häufigste Fragen und Antworten zu Data Science-Interviews; Wie Visualisierung die explorative Datenanalyse verändert; GitHub Copilot Open-Source-Alternativen; Wie man ein freiberuflicher Data Scientist wird – 4 praktische Tipps


Am beliebtesten letzte Woche

  1. 3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von neuronalen Netzen verwenden sollten3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von neuronalen Netzen verwenden solltenvon Terence Shin
  2. Die häufigsten Fragen und Antworten in Vorstellungsgesprächen im Bereich Data Science, von Nate Rosidi
  3. Wie Visualisierung die explorative Datenanalyse verändert, von Todd Mostak
  4. GitHub Copilot Open-Source-Alternativenvon Matthew Mayo
  5. Wie man ein freiberuflicher Data Scientist wird – 4 praktische Tipps, von Pau Labarta Bajo

Am meisten geteilt letzte Woche

  1. Bootstrap einen modernen Datenstapel in 5 Minuten mit Terraform, von Tuan Nguyen
  2. GPU-gestützte Datenwissenschaft (NICHT Deep Learning) mit RAPIDSvon Tirthajyoti Sarkar
  3. 3 Gründe, warum Sie lineare Regressionsmodelle anstelle von neuronalen Netzen verwenden solltenvon Terence Shin
  4. Wie Visualisierung die explorative Datenanalyse verändert, von Todd Mostak
  5. Top Stories, 26. Juli – 1. August: GitHub Copilot Open-Source-Alternativen; Warum und wie sollte man „Productive Data Science“ lernen?, von KDnuggets

Die beliebtesten Tweets der letzten Woche

  1. Verdienen Sie ein #AI-Zertifikat von Stanford
  2. Die Zukunft von #DeepLearning ist photonisch
  3. #Kostenlose Mathematikkurse für #DataScience & #MachineLearning – KDnuggets #KDN
  4. Eine freundliche Einführung in Graph #NeuralNetworks – KDnuggets #KDN
  5. #DataScience Learning Roadmap für 2021 – KDnuggets #KDN

Am beliebtesten in den letzten 30 Tagen

  1. Top 6 Data Science Online-Kurse im Jahr 2021, von Natassha Selvaraj
  2. Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure sind Luxusmitarbeiter, von Adrien Biarnes
  3. Ratschläge zum Erlernen von Data Science vom Forschungsdirektor von Googlevon Benjamin Obi Tayo
  4. GitHub Copilot Open-Source-Alternativenvon Matthew Mayo
  5. Geometrische Grundlagen von Deep Learning, von Michael Bronstein, Joan Bruna, Taco Cohen und PV

Die meisten wurden in den letzten 30 Tagen geteilt

  1. Warum und wie sollte man „Productive Data Science“ lernen?von Tirthajyoti Sarkar
  2. Nicht nur für Deep Learning: Wie GPUs Data Science & Data Analytics beschleunigenvon Kevin Vu
  3. Bootstrap einen modernen Datenstapel in 5 Minuten mit Terraform, von Tuan Nguyen
  4. GPU-gestützte Datenwissenschaft (NICHT Deep Learning) mit RAPIDSvon Tirthajyoti Sarkar
  5. Werden Sie Analytics-Ingenieur in 90 Tagen, von Tuan Nguyen

Quelle: https://www.kdnuggets.com/2021/08/top-news-week-0802-0808.html

Zeitstempel:

Mehr von KDnuggets