KDnuggets™ News 21:n40, 20 października: 20 pakietów języka Python potrzebnych do uczenia maszynowego i analizy danych; Ace Data Science Wywiady z projektami portfelowymi
tagi: Klastry, Wizja komputerowa, Nauka danych, Rozpoznawanie obrazu, Wywiad, Nauczanie maszynowe, Portfolio, Python
20 pakietów Pythona potrzebnych do uczenia maszynowego i analizy danych; Jak przeprowadzić rozmowę kwalifikacyjną z zakresu analityki danych, pracując nad projektami portfelowymi; Wdrażanie pierwszego interfejsu API uczenia maszynowego; Segmentacja obrazu w czasie rzeczywistym przy użyciu 5 linii kodu; Co to jest klastrowanie i jak działa?
W tym tygodniu w KDnuggets: 20 pakietów Pythona potrzebnych do uczenia maszynowego i analizy danych; Jak przeprowadzić rozmowę kwalifikacyjną z zakresu analityki danych, pracując nad projektami portfelowymi; Wdrażanie pierwszego interfejsu API uczenia maszynowego; Segmentacja obrazu w czasie rzeczywistym przy użyciu 5 linii kodu; Co to jest klastrowanie i jak działa?; i dużo dużo więcej.
Proszę wziąć pod uwagę przedkładający oryginalny blog do KDnuggets!
Korzyści
- 20 pakietów Pythona potrzebnych do uczenia maszynowego i analizy danych, autorstwa Sandro Lucka
- Jak przeprowadzić wywiad z nauką o danych, pracując nad projektami portfelowymi, autorstwa Abid Ali Awan
- Wdrażanie pierwszego interfejsu API uczenia maszynowego, autorstwa Abid Ali Awan
- Segmentacja obrazu w czasie rzeczywistym przy użyciu 5 linii kodu, autorstwa Ayooli Olafenwy
- Co to jest klastrowanie i jak to działa?, autorstwa Satoru Hayasaki
Produkty i usługi
- Raport wynagrodzeń inżyniera danych za 2021 r. zawiera spostrzeżenia na temat szybko rozwijającego się rynku, przez Burtch Works
- Ucz się od ekspertów Northwestern Data Science, przez Northwestern
- Jak Hasura poprawiła współczynniki konwersji o 20% dzięki PostHog, przez PostHog
- Seminarium internetowe Amazon Web Services: Wykorzystaj zestawy danych do stworzenia strategii zorientowanej na klienta i poprawy wyników biznesowych, przez Roidna
- Forum Grafów Wiedzy: Ekosystem technologiczny i aplikacje biznesowe, przez Ontotext
Poradniki, przeglądy
- Budowanie modeli multimodalnych: korzystanie z pakietu widedeep Pytorch, autorstwa Rajiva Shaha
- Nowy paradygmat komputerowy dla AI: Architektura przetwarzania w pamięci (PIM), autorstwa Nam Sung Kima
- Jak obliczyć przedziały ufności dla metryk wydajności w uczeniu maszynowym przy użyciu metody automatycznego ładowania początkowego, David B. Rosen (dr)
- 11 najbardziej praktycznych umiejętności Data Science na rok 2022, autorstwa Terence Shin
- Obsługa modeli ML w produkcji: wspólne wzorce, autor: Mo, Oakes i Galarnyk
- Jak stworzyć interaktywny pulpit nawigacyjny w trzech krokach za pomocą platformy analitycznej KNIME, autorstwa Emilio Silvestriego
Opinie
- Unikaj tych pięciu zachowań, które sprawiają, że wyglądasz jak nowicjusz w dziedzinie danych, przez Tessę Xie
- Jak nasza obsesja na punkcie algorytmów zepsuła wizję komputerową: i jak syntetyczna wizja komputerowa może to naprawić, autorstwa Paula Popa
- Czy Twoja praca zostanie zastąpiona przez maszynę?, autorstwa Martina Perry'ego
- Jak specjaliści ds. danych mogą zaimponować nawet wtedy, gdy są zajęci, autorstwa Devina Partidy
Top Stories
- Najważniejsze artykuły, 11–17 października: Wysyłaj zapytania do ramek danych Pandy za pomocą SQL, autorstwa KDnuggets
- Nagrody KDnuggets dla najlepszych blogów we wrześniu 2021 rGregory Piatetsky
Oferty pracy
- Zobacz nasze ostatnie praca w AI, analityka, nauka danych, uczenie maszynowe
- Możesz zamieścić bezpłatny krótki wpis na stronie z ofertami pracy KDnuggets dla branży lub pracy akademickiej związanej z AI, Big Data, Data Science lub Machine Learning, e-mail - szczegóły na kdnuggets.com/jobs
Zdjęcie tygodnia
Z segmentacji obrazu w czasie rzeczywistym przy użyciu 5 linii kodu
Najważniejsze artykuły z ostatnich 30 dni | |||
---|---|---|---|
|
- "
- &
- AI
- Algorytmy
- analityka
- api
- samochód
- Big Data
- Blog
- blogi
- granica
- budować
- biznes
- kod
- wspólny
- Wizja komputerowa
- computing
- pewność siebie
- Konwersja
- Coursera
- tablica rozdzielcza
- dane
- nauka danych
- naukowiec danych
- Devin
- Ekosystem
- inżynier
- i terminów, a
- Fix
- Darmowy
- pełny
- git
- W jaki sposób
- How To
- HTTPS
- obraz
- segmentacja obrazu
- przemysł
- spostrzeżenia
- interaktywne
- Wywiad
- Wywiady
- IT
- Praca
- Oferty pracy
- nauka
- Dźwignia
- uczenie maszynowe
- Metryka
- ML
- aktualności
- paradygmat
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- teczka
- Produkcja
- specjalistów
- projektowanie
- Python
- płomień
- ceny
- raport
- Nagrody
- nauka
- Usługi
- Akcje
- Short
- Srebro
- umiejętności
- SQL
- trzon
- historie
- Strategia
- tech
- Technologia
- czas
- Top
- wizja
- sieć
- usługi internetowe
- Webinar
- tydzień
- Co to jest
- Praca
- działa
- X
Więcej z Knuggety
Najważniejsze artykuły, 27 września – 3 października: Ścieżka do pełnej nauki o danych
Węzeł źródłowy: 1877186
Znak czasu: Październik 4, 2021
Programowanie liniowe 101 dla naukowców zajmujących się danymi
Węzeł źródłowy: 1951697
Znak czasu: Luty 8, 2023
Jak przetrawić 15 miliardów logów dziennie i zachować duże zapytania w ciągu 1 sekundy – KDnuggets
Węzeł źródłowy: 2251381
Znak czasu: Września 1, 2023
Badanie stanu danych syntetycznych: co wiesz o danych syntetycznych
Węzeł źródłowy: 2041624
Znak czasu: Mar 31, 2023
Pandy: Jak kodować dane jednym ruchem – KDnuggets
Węzeł źródłowy: 2183327
Znak czasu: Lipiec 24, 2023
Nauka o danych i uczenie maszynowe: pierwsze kroki
Węzeł źródłowy: 1057122
Znak czasu: Sierpnia 24, 2021
Jak zbudować silne portfolio analizy danych jako początkujący?
Węzeł źródłowy: 1877097
Znak czasu: Październik 4, 2021
Wprowadzenie do Streaming-LLM: LLM dla wejść o nieskończonej długości – KDnuggets
Węzeł źródłowy: 2384125
Znak czasu: Listopada 15, 2023
Znaczenie czyszczenia danych w analizie danych — KDnuggets
Węzeł źródłowy: 2200092
Znak czasu: Sierpnia 7, 2023
Gwałtowny wzrost zwolnień w branży technologicznej w 2024 r.: kto jest winny? – KDnuggets
Węzeł źródłowy: 2494727
Znak czasu: Luty 5, 2024
Nauczanie sztucznej inteligencji klasyfikowania wzorców szeregów czasowych za pomocą danych syntetycznych
Węzeł źródłowy: 1876939
Znak czasu: Październik 1, 2021