शीर्ष कहानियां, अगस्त 2-8: 3 कारण क्यों आपको तंत्रिका नेटवर्क के बजाय रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना चाहिए; टेराफॉर्म के साथ 5 मिनट में एक आधुनिक डेटा स्टैक बूटस्ट्रैप करें
टैग: शीर्ष आलेख
इसके अलावा: सर्वाधिक सामान्य डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर; कैसे विज़ुअलाइज़ेशन खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण को बदल रहा है; GitHub कोपायलट ओपन सोर्स विकल्प; फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें - 4 व्यावहारिक युक्तियाँ
मोस्ट पॉपुलर लास्ट वीक
- 3 कारण क्यों आपको तंत्रिका नेटवर्क के बजाय रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना चाहिए, टेरेंस शिन द्वारा
- सर्वाधिक सामान्य डेटा विज्ञान साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर, नैट रोज़िडिक द्वारा
- विज़ुअलाइज़ेशन कैसे खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण को बदल रहा है, टॉड मोस्टक द्वारा
- GitHub Copilot ओपन सोर्स अल्टरनेटिव्स, मैथ्यू मेयो द्वारा
- फ्रीलांस डेटा साइंटिस्ट कैसे बनें - 4 व्यावहारिक युक्तियाँ, पऊ लाबर्टा बाजो द्वारा
अधिकांश साझा अंतिम सप्ताह
- टेराफॉर्म के साथ 5 मिनट में एक आधुनिक डेटा स्टैक बूटस्ट्रैप करें, तुआन गुयेन द्वारा
- रैपिड्स के साथ जीपीयू-पावर्ड डेटा साइंस (डीप लर्निंग नहीं), तीर्थज्योति सरकार द्वारा
- 3 कारण क्यों आपको तंत्रिका नेटवर्क के बजाय रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना चाहिए, टेरेंस शिन द्वारा
- विज़ुअलाइज़ेशन कैसे खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण को बदल रहा है, टॉड मोस्टक द्वारा
- शीर्ष कहानियां, जुलाई २६ - अगस्त १: गिटहब कोपिलॉट ओपन सोर्स अल्टरनेटिव्स; आपको "उत्पादक डेटा विज्ञान" क्यों और कैसे सीखना चाहिए?, केडनगेट्स . द्वारा
मोस्ट पॉपुलर ट्वीट्स लास्ट वीक
- स्टैनफोर्ड से #AI प्रमाणपत्र अर्जित करें
- #डीप लर्निंग का भविष्य फोटोनिक है
- #डेटा साइंस और #मशीन लर्निंग के लिए #निःशुल्क गणित पाठ्यक्रम - केडीनगेट्स #केडीएन
- ग्राफ़ #न्यूरलनेटवर्क्स का एक मैत्रीपूर्ण परिचय - KDnuggets #KDN
- 2021 के लिए #डेटासाइंस लर्निंग रोडमैप - KDnuggets #KDN
सर्वाधिक लोकप्रिय विगत 30 दिन
- 6 में शीर्ष 2021 डेटा विज्ञान ऑनलाइन पाठ्यक्रम, नताशा सेल्वाराजी द्वारा
- डेटा वैज्ञानिक और एमएल इंजीनियर लक्जरी कर्मचारी हैं, एड्रियन बियार्नेस द्वारा
- Google के अनुसंधान निदेशक से डेटा विज्ञान सीखने की सलाह, बेंजामिन ओबी तैयो द्वारा
- GitHub Copilot ओपन सोर्स अल्टरनेटिव्स, मैथ्यू मेयो द्वारा
- डीप लर्निंग की ज्यामितीय नींव, माइकल ब्रोंस्टीन, जोन ब्रूना, टैको कोहेन और पीवी द्वारा
सबसे साझा पिछले 30 दिन
- आपको "उत्पादक डेटा विज्ञान" क्यों और कैसे सीखना चाहिए?, तीर्थज्योति सरकार द्वारा
- न केवल डीप लर्निंग के लिए: जीपीयू डेटा साइंस और डेटा एनालिटिक्स को कैसे तेज करता है, केविन वु द्वारा
- टेराफॉर्म के साथ 5 मिनट में एक आधुनिक डेटा स्टैक बूटस्ट्रैप करें, तुआन गुयेन द्वारा
- रैपिड्स के साथ जीपीयू-पावर्ड डेटा साइंस (डीप लर्निंग नहीं), तीर्थज्योति सरकार द्वारा
- 90 दिनों में एनालिटिक्स इंजीनियर बनें Engineer, तुआन गुयेन द्वारा
स्रोत: https://www.kdnuggets.com/2021/08/top-news-week-0802-0808.html
- "
- &
- 2021
- विश्लेषण
- विश्लेषिकी
- प्रमाण पत्र
- सामान्य
- तिथि
- डेटा विश्लेषण
- डेटा विज्ञान
- आँकड़े वाला वैज्ञानिक
- ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
- निदेशक
- इंजीनियर
- इंजीनियर्स
- फ्रीलांस
- भविष्य
- GitHub
- GPUs
- कैसे
- How To
- HTTPS
- साक्षात्कार
- जानें
- सीख रहा हूँ
- गणित
- ML
- नेटवर्क
- तंत्रिका
- तंत्रिका जाल
- ऑनलाइन
- खुला
- खुला स्रोत
- लोकप्रिय
- कारण
- प्रतीपगमन
- विज्ञान
- वैज्ञानिकों
- साझा
- कहानियों
- सुझावों
- ऊपर का
- बदलने
- दृश्य
- X
से अधिक केडनगेट्स
केडीनगेट्स न्यूज़, जनवरी 17: जेनरेटिव एआई डेवलपर बनने के लिए 4 कदम • पांडा बनाम पोलर: एक तुलनात्मक विश्लेषण - केडीनगेट्स
स्रोत नोड: 2450275
समय टिकट: जनवरी 17, 2024
3 कारण क्यों आपको तंत्रिका नेटवर्क के बजाय रैखिक प्रतिगमन मॉडल का उपयोग करना चाहिए
स्रोत नोड: 997663
समय टिकट: अगस्त 2, 2021
प्रॉम्प्टर और जीपीटी के साथ अपने कोडबेस को स्वचालित करें
स्रोत नोड: 2072950
समय टिकट: अप्रैल 26, 2023
कैसे मैंने 100 से अधिक ईटीएल को ईएलटी डेटा पाइपलाइनों में पुन: डिज़ाइन किया
स्रोत नोड: 1570543
समय टिकट: नवम्बर 15, 2021
उत्पादकता को अधिकतम करने के लिए 5 सर्वश्रेष्ठ एआई उपकरण - केडीनगेट्स
स्रोत नोड: 2271035
समय टिकट: सितम्बर 14, 2023