#数据科学

现代数据基础架构的新兴架构

21-02-17 336 1 banq

现在,我们开始看到围绕数据构建的大型,复杂系统的兴起-系统的主要商业价值来自于数据分析,而不是直接来自软件。我们看到这一趋势在整个行业中产生的快速影响,包括新角色的出现,客户支出的变化以及提供围绕数... 详细

幽默:微积分可能已经过时 - AlejandroPiad

21-02-02 483 1 banq

微积分是高等教育数学的巅峰之作。从幼儿园到大学的整个数学课程都旨在为导数和积分铺平道路。但是,微积分已不再是了解日益由数据驱动的世界的最有用的思维方式。 我们需要一门新的数学课程,其重点应放在不确定... 详细

机器学习MLOps学习路径 - AI_Grigor

21-01-17 526 banq

学习掌握MLOps的途径: Linux Python Docker AWS Terraform Kubernetes Prometheus Grafana Kubeflow ... 详细

如何使用MLOps将机器学习自动推向生产环境? - kdnuggets

21-01-22 607 banq

由于MLOps是一个新生领域,因此可能很难掌握其含义和要求。实施MLOps的最大挑战之一是在ML管道上叠加DevOps实践的难度。这主要是由于根本差异:DevOps处理的是代码,而ML是既是代码又有... 详细

JupyterLab 3来了请立即升级 - kdnuggets

21-01-10 1065 banq

JupyterLab是“用于Jupyter项目的下一代基于Web的用户界面”,既与Jupyter笔记本计算机兼容又从其升级。Jupyter的基于Web的IDE已经存在了很多年,它们在数据科学界占有举... 详细

我在2020年作为数据科学家学习的8种新工具 - kdnuggets

21-01-17 563 banq

尽管2020年是充满挑战的一年,但我能够使用到远程工作的过渡来探索新工具来扩展我的数据科学技能。这一年,我从数据科学家过渡到应用科学家,不仅负责数据产品的原型制作,还将这些系统投入生产并监控系统的运... 详细

建立ML的更好方法:为什么应该使用主动学习 - humanloop

21-02-05 338 banq

数据标记通常是机器学习的最大瓶颈-查找,管理和标记大量数据以建立性能良好的模型可能需要数周或数月的时间。主动学习使您可以使用少得多的标签数据来训练机器学习模型。最好的人工智能驱动公司,例如 特斯拉,... 详细

机器学习操作基本步骤 - svpino

21-02-26 60 banq

机器学习步骤: 分析问题 收集数据 准备数据 选择合适的模型 训练模型 评估结果 寻找biases偏差 调整它 部署模型 监控 重新培训它 . 详细

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