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

Головні новини, 2-8 серпня: 3 причини, чому ви повинні використовувати моделі лінійної регресії замість нейронних мереж; Завантажте сучасний стек даних за 5 хвилин за допомогою Terraform

Мітка часу: 9 серпня 2021 р., 10:10
Вихідний вузол: 1860956

Головні новини, 2-8 серпня: 3 причини, чому ви повинні використовувати моделі лінійної регресії замість нейронних мереж; Завантажте сучасний стек даних за 5 хвилин за допомогою Terraform

= Попереднє повідомлення
Наступне повідомлення =>

 
 

Ключові слова: Найкращі історії

Також: Найпоширеніші запитання та відповіді на інтерв'ю Data Science; Як візуалізація трансформує дослідницький аналіз даних; альтернативи з відкритим вихідним кодом GitHub Copilot; Як стати позаштатним дослідником даних – 4 практичні поради

Найпопулярніший минулого тижня

  1. 3 причини, чому слід використовувати моделі лінійної регресії замість нейронних мереж3 причини, чому слід використовувати моделі лінійної регресії замість нейронних мереж, Теренс Шин
  2. Найпоширеніші запитання та відповіді на співбесіду в галузі даних, автор Nate Rosidi
  3. Як візуалізація трансформує дослідницький аналіз даних, автор Тодд Мостак
  4. Альтернативи відкритого коду для копілота GitHub, Метью Майо
  5. Як стати позаштатним дослідником даних - 4 практичні поради, автор Пау Лабарта Бажо

Найпоширеніший минулого тижня

  1. Завантажте сучасний стек даних за 5 хвилин за допомогою Terraform, автор Туан Нгуєн
  2. GPU-Powered Data Science (НЕ глибоке навчання) з RAPIDS, Тіртаджіоті ​​Саркар
  3. 3 причини, чому слід використовувати моделі лінійної регресії замість нейронних мереж, Теренс Шин
  4. Як візуалізація трансформує дослідницький аналіз даних, автор Тодд Мостак
  5. Головні новини, 26 липня – 1 серпня: альтернативи з відкритим вихідним кодом GitHub Copilot; Чому і як ви повинні вивчати «Продуктивну науку про дані»?, KDnuggets

Найпопулярніші твіти минулого тижня

  1. Отримайте сертифікат #AI від Стенфорда
  2. Майбутнє #DeepLearning фотонічне
  3. # Безкоштовні курси математики для #DataScience & #MachineLearning - KDnuggets #KDN
  4. Дружній вступ до Graph #NeuralNetworks – KDnuggets #KDN
  5. #DataScience Learning Roadmap на 2021 рік – KDnuggets #KDN

Найпопулярніші останні 30 днів

  1. Топ 6 онлайн -курсів науки про дані в 2021 році, Наташа Сельварай
  2. Фахівці з даних та інженери ML - це співробітники класу люкс, автор Адріан Біарнес
  3. Поради щодо вивчення інформаційних даних від директора з досліджень Google, Бенджамін Обі Тайо
  4. Альтернативи відкритого коду для копілота GitHub, Метью Майо
  5. Геометричні основи глибокого навчання, Майкл Бронштейн, Джоан Бруна, Тако Коен і П.В

Найпоширеніші останні 30 днів

  1. Чому і як слід вивчати “Продуктивну науку про дані”?, Тіртаджіоті ​​Саркар
  2. Не тільки для глибокого навчання: як графічні процесори прискорюють науку про дані та аналіз даних, Кевін Ву
  3. Завантажте сучасний стек даних за 5 хвилин за допомогою Terraform, автор Туан Нгуєн
  4. GPU-Powered Data Science (НЕ глибоке навчання) з RAPIDS, Тіртаджіоті ​​Саркар
  5. Станьте інженером Analytics за 90 днів, автор Туан Нгуєн
= Попереднє повідомлення
Наступне повідомлення =>

Топові історії за останні 30 днів
Найбільш популярний
  1. Топ 6 онлайн -курсів науки про дані в 2021 році
  2. Фахівці з даних та інженери ML - це співробітники класу люкс
  3. Поради щодо вивчення інформаційних даних від директора з досліджень Google
  4. Альтернативи відкритого коду для копілота GitHub
  5. Геометричні основи глибокого навчання
Найпоширеніші
  1. Чому і як слід вивчати “Продуктивну науку про дані”?
  2. Не тільки для глибокого навчання: як графічні процесори прискорюють науку про дані та аналіз даних
  3. Завантажте сучасний стек даних за 5 хвилин за допомогою Terraform
  4. GPU-Powered Data Science (НЕ глибоке навчання) з RAPIDS
  5. Станьте інженером Analytics за 90 днів

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

Часова мітка:

Більше від KDnuggets