Is Google’s Reveal of Gemini’s Impact Progress or Greenwashing?
从表面上看，Google的数字听起来很小，但是您看的越近，故事就越复杂。首先出现在数据科学上。
Three Essential Hyperparameter Tuning Techniques for Better Machine Learning Models
了解如何优化ML模型以更好地结果，帖子为更好的机器学习模型的三个基本的高参数调谐技术首先出现在数据科学方面。
Cracking the Density Code: Why MAF Flows Where KDE Stalls
了解为什么自回旋流是高维datathe柱破裂密度代码的高密度估计工具：为什么MAF流向KDE Stalls首先出现在数据科学上的位置。
How to Perform Comprehensive Large Scale LLM Validation
了解如何验证大型LLM应用程序邮政如何进行全面的大规模LLM验证，首先是朝着数据科学迈进。
What If I Had AI in 2020: Rent The Runway Dynamic Pricing Model
曾经想过，如果Covid在Covid开始时存在Chatgpt，那可能会有多大不同？特别是对于必须更新其预测模型的数据科学家？如果我在2020年有AI：租用跑道动态定价模型该怎么办，首先出现在数据科学方面。
Where Hurricanes Hit Hardest: A County-Level Analysis with Python
使用Python，Geopandas，Tropycal和Plotly表达表达过去50年中每个县的飓风遭遇的数量。飓风袭击最严重的帖子：县级分析和Python的县级分析首先出现在数据科学方面。
Designing Trustworthy ML Models: Alan & Aida Discover Monotonicity in Machine Learning
精确度不能保证可信度。单调性确保预测与常识和业务规则保持一致。设计值得信赖的ML模型：Alan＆Aida发现机器学习中的单调性首先出现在数据科学方面。
How We Reduced LLM Costs by 90% with 5 Lines of Code
当干净的代码隐藏效率低下时：我们从修复几行代码并节省了90％的LLM成本中学到的内容。帖子我们如何将LLM成本降低90％，而5行代码首先出现在数据科学方面。
Everything You Need to Know About the New Power BI Storage Mode
直接左右的50个阴影发布了您需要了解的有关新功率BI存储模式的所有信息，首先是在数据科学方面出现的。
AI Agents for Supply Chain Optimisation: Production Planning
如何将优化算法集成到FastAPI微服务中，并与AI工作流程以自动化生产计划。供应链优化的AI后ADENTENT：生产计划首先出现在数据科学方面。
My Most Valuable Lesson as an Aspiring Data Analyst
我的实习教会了我关于数据分析中协作的力量的知识。作为有抱负的数据分析师，我最有价值的教训首先出现在数据科学方面。
Smarter Model Tuning: An AI Agent with LangGraph + Streamlit That Boosts ML Performance
在Python中使用Gemini，Langgraph和简化回归和分类来自动化模型调整，改进了Post Post Post Post Smalter Model Tuning：具有Langgraph +简化的AI代理，它提高ML性能首先出现在数据科学方面。
“Where’s Marta?”: How We Removed Uncertainty From AI Reasoning
用正式验证克服LLM限制的入门。帖子“在哪里？”：我们如何从AI推理中删除不确定性，首先出现在数据科学方面。
The Upstream Mentality: Why AI/ML Engineers Must Think Beyond the Model
您的凌晨3点生产警报不是模型问题，这是伪造的上游心态上游危机：为什么AI/ML工程师必须首先出现在数据科学方面。
Building a Modern Dashboard with Python and Tkinter
使用这个多功能图书馆创建抛光的GUI和数据仪表板，该帖子构建了一个现代仪表板，其中Python和Tkinter首先出现在数据科学上。
Help Your Model Learn the True Signal
受库克的distancethe帖子启发的算法 - 敏锐的方法可帮助您的模型了解最初朝着数据科学迈出的真实信号。
Capturing and Deploying PyTorch Models with torch.export
在拥抱面模型上展示了Pytorch令人兴奋的新出口功能，该邮政捕获和部署了用火炬部署Pytorch模型。Export首先出现在数据科学上。
