26-е-издание-мировой-шоу-искусства-искусства-пролить-свет-на-необходимость-ускорения-принятия-искусства-искусства-в-Малайзии.jpg

Главные новости, 2–8 августа: 3 причины, по которым вам следует использовать модели линейной регрессии вместо нейронных сетей; Создайте современный стек данных за 5 минут с помощью Terraform

Отметка времени: 9 августа 2021 г., 10:10
Исходный узел: 1860956

Главные новости, 2–8 августа: 3 причины, по которым вам следует использовать модели линейной регрессии вместо нейронных сетей; Создайте современный стек данных за 5 минут с помощью Terraform

= Предыдущее сообщение
Следующее сообщение =>

 
 

Теги: Лучшие истории

Также: наиболее распространенные вопросы и ответы на собеседованиях по науке о данных; Как визуализация меняет исследовательский анализ данных; Альтернативы GitHub Copilot с открытым исходным кодом; Как стать внештатным специалистом по данным — 4 практических совета

Самые популярные на прошлой неделе

  1. 3 причины, по которым вы должны использовать модели линейной регрессии вместо нейронных сетей3 причины, по которым вы должны использовать модели линейной регрессии вместо нейронных сетей, Теренс Шин
  2. Наиболее распространенные вопросы и ответы на собеседовании по науке о данных, Нейт Росиди
  3. Как визуализация меняет исследовательский анализ данных, Тодд Мостак
  4. Альтернативы GitHub Copilot с открытым исходным кодомМэтью Майо
  5. Как стать внештатным специалистом по данным - 4 практических совета, Пау Лабарта Бахо

Самые популярные на прошлой неделе

  1. Загрузите современный стек данных за 5 минут с Terraform, Туан Нгуен
  2. Наука о данных на базе графического процессора (НЕ глубокое обучение) с помощью RAPIDSТиртхаджйоти Саркар
  3. 3 причины, по которым вы должны использовать модели линейной регрессии вместо нейронных сетей, Теренс Шин
  4. Как визуализация меняет исследовательский анализ данных, Тодд Мостак
  5. Главные новости, 26 июля — 1 августа: Альтернативы GitHub Copilot с открытым исходным кодом; Почему и как вы должны изучать «Науку о продуктивных данных»?, автор: KDnuggets

Самые популярные твиты на прошлой неделе

  1. Получите сертификат #AI в Стэнфорде
  2. Будущее #DeepLearning — фотонное
  3. #Бесплатные курсы по математике для #DataScience и #MachineLearning – KDnuggets #KDN
  4. Дружеское введение в Graph #NeuralNetworks – KDnuggets #KDN
  5. #Дорожная карта обучения DataScience на 2021 год — KDnuggets #KDN

Самые популярные за последние 30 дней

  1. 6 лучших онлайн-курсов по науке о данных в 2021 году, Наташа Сельварадж
  2. Специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению - роскошные сотрудники, Адриен Биарнес
  3. Совет по изучению науки о данных от директора по исследованиям Google, Бенджамин Оби Тайо
  4. Альтернативы GitHub Copilot с открытым исходным кодомМэтью Майо
  5. Геометрические основы глубокого обученияАвторы: Майкл Бронштейн, Джоан Бруна, Тако Коэн и PV

Самые популярные за последние 30 дней

  1. Почему и как вы должны изучать «Продуктивную науку о данных»?Тиртхаджйоти Саркар
  2. Не только для глубокого обучения: как графические процессоры ускоряют науку о данных и аналитику данныхКевин Ву
  3. Загрузите современный стек данных за 5 минут с Terraform, Туан Нгуен
  4. Наука о данных на базе графического процессора (НЕ глубокое обучение) с помощью RAPIDSТиртхаджйоти Саркар
  5. Станьте инженером-аналитиком за 90 дней, Туан Нгуен
= Предыдущее сообщение
Следующее сообщение =>

Главные истории за последние 30 дней
Самые популярные
  1. 6 лучших онлайн-курсов по науке о данных в 2021 году
  2. Специалисты по обработке данных и инженеры по машинному обучению - роскошные сотрудники
  3. Совет по изучению науки о данных от директора по исследованиям Google
  4. Альтернативы GitHub Copilot с открытым исходным кодом
  5. Геометрические основы глубокого обучения
Самые общие
  1. Почему и как вы должны изучать «Продуктивную науку о данных»?
  2. Не только для глубокого обучения: как графические процессоры ускоряют науку о данных и аналитику данных
  3. Загрузите современный стек данных за 5 минут с Terraform
  4. Наука о данных на базе графического процессора (НЕ глубокое обучение) с помощью RAPIDS
  5. Станьте инженером-аналитиком за 90 дней

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

Отметка времени:

Больше от КДнаггетс