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编辑注:迈克·泰勒(Mike Taylor)将在本年10月30日至11月2日的ODSC西部演讲一定要去听听他的演讲:“使用GPT-4和Langchain进行提示优化”普通人使用人工智能和提示工程师之间的区别在于测试大多数人只运行2-3个提示…
Leave a Comment“经常与不同领域的同事交流,我喜欢向没有数据科学背景的人传达机器学习概念的挑战在这里,我试图…”
Leave a Comment介绍 在数据驱动创新的时代,保持更新是至关重要的。幸运的是,数据科学播客成为了一种引人入胜的方式,可以借助专家的集体智慧。无论是寻求立足点的初学者还是力求保持领先的经验丰富的专业人士,这些播客都通过声音传递洞察、轶事和趋势。 深入了解我们精心策划的前十名数据科学播客列表,每个播客都迎合特定的受众,揭示了数据的多维世界。 1. Data Skeptic 在繁忙的数据科学播客领域,“Data Skeptic”以其为初学者和中级学习者提供指导的光芒脱颖而出。这个对话式的教育性播客以可亲近的方式解密复杂的数据科学概念。 格式:对话式,教育性 “Data Skeptic”采用友好、对话式的语调,促进参与和理解。主持人们熟练地讲解复杂的主题,将其分解成易于理解的部分,同时不牺牲深度。这种格式确保听众不会被技术术语所困惑,使其成为初入数据科学领域的最佳选择。 目标受众:初学者和中级学习者 “Data Skeptic”迎合初学者和中级学习者,提供了坚实的基础,同时深入探讨了高级概念。这种双重方法确保新手和有一定背景的人都能在每一集中找到价值。 内容:简化复杂概念 “Data Skeptic”的核心是简化复杂的数据科学主题。该播客涵盖了从机器学习算法到人工智能应用和数据伦理学的广泛领域。内容经过精心策划,提供洞察力,同时不会让听众感到压倒,培养了逐步学习的曲线。 在Spotify、Apple Music和YouTube上找到这个数据科学播客。 2. Not So Standard Deviations 对于热衷于数据科学世界的数据爱好者来说,“Not…
Leave a Comment“人工智能仍然被认为是一个相对较新的领域,因此没有像软件工程知识体系(SWEBOK)那样的指南或标准事实上,人工智能/机器学习的研究生教材并没有提供清晰而一致的人工智能描述…”
Leave a Comment这学期,我在我的课程中有自然语言处理(NLP)耶!所以,作为即将到来的评估的一部分,我正在复习所提供的材料并做了一些笔记,这就是我将要…
Leave a Comment机器学习正在颠覆各个行业,推动创新为了发挥这种变革性技术的力量,专业人士需要获得深入的机器学习知识和实践技能本文探讨了参加密集机器学习训练营的教育方面、行业趋势和好处为什么选择密集机器学习…提升技能的密集机器学习训练营 阅读更多 »
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