ฉบับที่ 26 ของโลก ai-show-she-light-on-the-need-to-speed-the-adoption-ai-in-malaysia.jpg

เรื่องเด่น 2-8 ส.ค.: 3 เหตุผลที่คุณควรใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแทนโครงข่ายประสาทเทียม บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform

Time Stamp: 9 สิงหาคม 2021 10:10
โหนดต้นทาง: 1860956

เรื่องเด่น 2-8 ส.ค.: 3 เหตุผลที่คุณควรใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแทนโครงข่ายประสาทเทียม บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform

= โพสต์ก่อนหน้า
โพสต์ถัดไป =>

 
 

คีย์เวิร์ด: เรื่องเด่น

นอกจากนี้: คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไปส่วนใหญ่; การแสดงภาพเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจอย่างไร GitHub Copilot โอเพ่นซอร์สทางเลือก; วิธีที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอิสระ – 4 เคล็ดลับการปฏิบัติ

ยอดนิยมที่สุดในสัปดาห์ที่แล้ว

  1. 3 เหตุผลที่คุณควรใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแทนโครงข่ายประสาทเทียม3 เหตุผลที่คุณควรใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแทนโครงข่ายประสาทเทียม, โดย เทอเรนซ์ ชิน
  2. คำถามและคำตอบในการสัมภาษณ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทั่วไปส่วนใหญ่, โดย เนท โรซิดิ
  3. การแสดงภาพเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจอย่างไร, โดย ทอดด์ มอสตัก
  4. GitHub Copilot โอเพ่นซอร์สทางเลือก, โดย Matthew Mayo
  5. วิธีที่จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอิสระ – 4 เคล็ดลับการปฏิบัติ, โดย เปา ลาบาร์ตา บาโจ

แชร์มากที่สุดในสัปดาห์ที่แล้ว

  1. บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform, โดย ต้วน เหงียน
  2. วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU (ไม่ใช่การเรียนรู้เชิงลึก) ด้วย RAPIDS, โดย Tirthajyoti Sarkar
  3. 3 เหตุผลที่คุณควรใช้แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นแทนโครงข่ายประสาทเทียม, โดย เทอเรนซ์ ชิน
  4. การแสดงภาพเปลี่ยนการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจอย่างไร, โดย ทอดด์ มอสตัก
  5. เรื่องเด่น 26 ก.ค. – 1 ส.ค. XNUMX: GitHub Copilot Open Source Alternatives; ทำไมคุณควรเรียนรู้ "Productive Data Science" และอย่างไร, โดย KDnuggets

ทวีตที่ได้รับความนิยมสูงสุดเมื่อสัปดาห์ที่แล้ว

  1. รับใบรับรอง #AI จากสแตนฟอร์ด
  2. อนาคตของ #การเรียนรู้เชิงลึกคือโฟโตนิก
  3. #หลักสูตรคณิตศาสตร์ฟรีสำหรับ #DataScience & #MachineLearning – KDnuggets #KDN
  4. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับกราฟ #NeuralNetworks – KDnuggets #KDN
  5. #แผนงานการเรียนรู้ DataScience สำหรับปี 2021 – KDnuggets #KDN

ยอดนิยมสูงสุด 30 วันที่ผ่านมา

  1. หลักสูตรออนไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 6 อันดับแรกในปี 2021, โดย นาทัสชา เซลวาราช
  2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML เป็นพนักงานที่หรูหรา, โดย Adrien Biarnes
  3. คำแนะนำสำหรับการเรียนรู้ Data Science จากผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Google, โดย เบนจามิน โอบี ทาโย
  4. GitHub Copilot โอเพ่นซอร์สทางเลือก, โดย Matthew Mayo
  5. รากฐานทางเรขาคณิตของการเรียนรู้เชิงลึกโดย Michael Bronstein, Joan Bruna, Taco Cohen และ PV

แชร์มากที่สุด 30 วันที่ผ่านมา

  1. ทำไมคุณควรเรียนรู้ "Productive Data Science" และอย่างไร, โดย Tirthajyoti Sarkar
  2. ไม่เพียงแต่สำหรับ Deep Learning เท่านั้น: GPUs เร่งความเร็ว Data Science & Data Analytics ได้อย่างไร, โดย เควิน วู
  3. บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform, โดย ต้วน เหงียน
  4. วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU (ไม่ใช่การเรียนรู้เชิงลึก) ด้วย RAPIDS, โดย Tirthajyoti Sarkar
  5. มาเป็นวิศวกรวิเคราะห์ใน 90 วัน, โดย ต้วน เหงียน
= โพสต์ก่อนหน้า
โพสต์ถัดไป =>

เรื่องเด่นใน 30 วันที่ผ่านมา
เป็นที่นิยม
  1. หลักสูตรออนไลน์วิทยาศาสตร์ข้อมูล 6 อันดับแรกในปี 2021
  2. นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML เป็นพนักงานที่หรูหรา
  3. คำแนะนำสำหรับการเรียนรู้ Data Science จากผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Google
  4. GitHub Copilot โอเพ่นซอร์สทางเลือก
  5. รากฐานทางเรขาคณิตของการเรียนรู้เชิงลึก
แบ่งปันมากที่สุด
  1. ทำไมคุณควรเรียนรู้ "Productive Data Science" และอย่างไร
  2. ไม่เพียงแต่สำหรับ Deep Learning เท่านั้น: GPUs เร่งความเร็ว Data Science & Data Analytics ได้อย่างไร
  3. บูตสแตรป Modern Data Stack ใน 5 นาทีด้วย Terraform
  4. วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย GPU (ไม่ใช่การเรียนรู้เชิงลึก) ด้วย RAPIDS
  5. มาเป็นวิศวกรวิเคราะห์ใน 90 วัน

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

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก KD นักเก็ต