the-26th-edition-of-world-ai-show-shed-light-on-the-need-to-accelerating-the-adoption-of-ai-in-malaysia.jpg

Najboljše zgodbe, 2.-8. avgust: 3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij; S Terraformom v 5 minutah zaženite sodoben nabor podatkov

Izvorno vozlišče: 1860956

Najboljše zgodbe, 2.-8. avgust: 3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij; S Terraformom v 5 minutah zaženite sodoben nabor podatkov

Prav tako: Najpogostejša vprašanja in odgovori na področju podatkovne znanosti; Kako vizualizacija spreminja raziskovalno analizo podatkov; GitHub Copilot odprtokodne alternative; Kako postati samostojni znanstvenik - 4 praktični nasveti


Najbolj priljubljen prejšnji teden

  1. 3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij, avtor Terence Shin
  2. Najpogostejša vprašanja in odgovori na področju podatkovne znanosti, avtor Nate Rosidi
  3. Kako vizualizacija spreminja raziskovalno analizo podatkov, avtor Todd Mostak
  4. GitHub Copilot odprtokodne alternative, avtor Matthew Mayo
  5. Kako postati samostojni znanstvenik - 4 praktični nasveti, avtorja Pau Labarta Bajo

Zadnji teden je bila najbolj deljena

  1. S Terraformom v 5 minutah zaženite sodoben nabor podatkov, Tuan Nguyen
  2. GPU-Powered Data Science (NE poglobljeno učenje) z RAPIDS, avtor Tirthajyoti Sarkar
  3. 3 razlogi, zakaj bi morali uporabiti modele linearne regresije namesto nevronskih omrežij, avtor Terence Shin
  4. Kako vizualizacija spreminja raziskovalno analizo podatkov, avtor Todd Mostak
  5. Najboljše zgodbe, 26. julij - 1. avgust: odprtokodne alternative GitHub Copilot; Zakaj in kako bi se morali naučiti »produktivne podatkovne znanosti«?, KDnuggets

Najbolj priljubljeni tviti prejšnji teden

  1. Prislužite si certifikat #AI na Stanfordu
  2. Prihodnost #DeepLearning je fotonska
  3. #Brezplačni tečaji matematike za #DataScience & #MachineLearning – KDnuggets #KDN
  4. Prijazen uvod v Graph #NeuralNetworks – KDnuggets #KDN
  5. Načrt učenja #DataScience za leto 2021 – KDnuggets #KDN

Najbolj priljubljeni preteklih 30 dni

  1. 6 najboljših spletnih tečajev o znanosti o podatkih v letu 2021, avtor Natassha Selvaraj
  2. Podatkovni znanstveniki in inženirji ML so luksuzni zaposleni, avtor Adrien Biarnes
  3. Nasvet za učenje podatkovne znanosti od Googlovega direktorja za raziskave, avtor Benjamin Obi Tayo
  4. GitHub Copilot odprtokodne alternative, avtor Matthew Mayo
  5. Geometrijski temelji globokega učenja, Michael Bronstein, Joan Bruna, Taco Cohen in PV

Najpogostejša skupna preteklost 30 dni

  1. Zakaj in kako bi se morali naučiti produktivne znanosti o podatkih?, avtor Tirthajyoti Sarkar
  2. Ne samo za poglobljeno učenje: kako grafični procesorji pospešujejo podatkovno znanost in podatkovno analitiko, avtor Kevin Vu
  3. S Terraformom v 5 minutah zaženite sodoben nabor podatkov, Tuan Nguyen
  4. GPU-Powered Data Science (NE poglobljeno učenje) z RAPIDS, avtor Tirthajyoti Sarkar
  5. Postanite inženir analitike v 90 dneh, Tuan Nguyen

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

Časovni žig:

Več od KDnuggets