Everything I Studied to Become a Machine Learning Engineer (No CS Background)
我在旅途中使用的书籍，课程和资源。我研究的帖子成为机器学习工程师（无CS背景）的所有内容首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 4.1): Understanding Stationarity in a Time Series
seriesthe帖子时间序列预测的直观平稳性指南变得简单（第4.1部分）：了解时间序列中的平稳性首先出现在数据科学上。
The Math You Need to Pan and Tilt 360° Images
平移球形图像只是水平卷，但是垂直倾斜它要棘手。让我们看看数学！帖子首先出现在数据科学上，您需要平移和倾斜360°图像所需的数学。
Positional Embeddings in Transformers: A Math Guide to RoPE & ALiBi
学习gpt的猿，绳索和不在场的位置嵌入 - 直觉，数学，pytorch代码以及在变形金刚的TinyStoriesthe后位置嵌入的实验：绳索和艾比利的数学指南首先出现在数据科学上。
How to Benchmark Classical Machine Learning Workloads on Google Cloud
利用CPU用于实用的，具有成本效益的机器学习帖子如何在Google Cloud上进行基准的经典机器学习工作负载首先出现在数据科学方面。
Why Science Must Embrace Co-Creation with Generative AI to Break Current Research Barriers
致科学界的公开信中，为什么科学必须与生成AI进行共同创造，以打破当前的研究障碍，这首先出现在数据科学方面。
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。
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。
