Публикации по теме 'careers'
4 важных мягких навыка для практиков в области науки о данных и машинного обучения
4 важных мягких навыка для практиков в области науки о данных и машинного обучения
Эффективное общение, документация, презентации и непрерывное обучение
Чтобы быть эффективным специалистом по науке о данных или машинному обучению, важно обладать некоторыми мягкими навыками, помимо технических знаний библиотек, фреймворков и алгоритмов.
Эффективное общение
Вы поговорите с заинтересованными сторонами из разных команд, чтобы собрать требования и результаты. Вы будете работать с..
Как изменение языка повышает ваши навыки программирования
Из этой статьи вы узнаете больше о том, как формирование более широкого диапазона культуры программирования поможет вам работать еще лучше как программист.
Многие проекты и вакансии в жизни наших разработчиков следуют этому шаблону:
I - фаза возбуждения, II - фаза обучения, III - комфортная фаза, IV - фаза «Пора двигаться дальше».
Все последующее адресовано вам, если вы находитесь в фазе IV и чувствуете, что пора уходить со своего проекта / должности / работы / компании...
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..