STOP Building Useless ML Projects – What Actually Works
如何找到将吸引您雇用的机器学习项目。邮政停止构建无用的ML项目 - 实际上起作用的是首先朝着数据科学迈进。
Revisiting Benchmarking of Tabular Reinforcement Learning Methods
引入模块化框架和改进模型性能。对表格增强学习方法的基准重新测试首先出现在数据科学上。
From Reporting to Reasoning: How AI Is Rewriting the Rules of Data App Development
使用我们的第一本电子书探索从静态报告到智能应用的转变。
Prescriptive Modeling Makes Causal Bets – Whether You Know it or Not!
在规定建模中隐含的因果假设的解释以及如何满足。首先出现在数据科学上。
Lessons Learned After 6.5 Years Of Machine Learning
深度工作，趋势，数据和研究后，在机器学习已有6。5年后，首先出现在数据科学方面。
Become a Better Data Scientist with These Prompt Engineering Tips and Tricks
第1部分：及时用于计划，清洁和Edathe帖子的工程成为更好的数据科学家，这些及时的工程技巧和技巧首先出现在数据科学方面。
A Developer’s Guide to Building Scalable AI: Workflows vs Agents
在AI代理和生产系统工作流程之间进行选择的实用指南，涵盖了隐藏的成本，建筑折衷和决策框架，可以为您节省成千上万的部署错误。包括现实世界中的示例和一个评分系统，以确定哪种方法适合您的特定用例。帖子是构建可扩展AI的开发人员指南：工作流与代理人首先出现在数据科学方面。
Pipelining AI/ML Training Workloads with CUDA Streams
Pytorch模型绩效分析和优化 - 第9部分在管道后，使用CUDA流的AI/ML培训工作负载首先出现在数据科学方面。
A Caching Strategy for Identifying Bottlenecks on the Data Input Pipeline
pytorch模型性能分析和优化 - 第8部分，邮政的一种缓存策略，用于识别数据输入管道上的瓶颈，首先出现在数据科学方面。
Hitchhiker’s Guide to RAG with ChatGPT API and LangChain
使用您的本地文件作为上下文建立一个简单的Python Rag管道，该上下文是Hitchhiker的抹布指南与Chatgpt API和Langchain的抹布，首先出现在数据科学上。
Data Science: From School to Work, Part V
如何介绍您的Python项目《邮政数据科学：从学校到工作》，第五部分首先出现在数据科学上。
The Mythical Pivot Point from Buy to Build for Data Platforms
对于具有数据密集型体系结构的公司而言，通常是一个关键点，构建内部数据平台比购买现成的解决方案更有意义。
AI Agent with Multi-Session Memory
仅使用Python＆Ollama（没有GPU，无apikey）从头开始构建。具有多课程记忆的后AI代理首先出现在数据科学上。
How to Unlock the Power of Multi-Agent Apps
本周，我们专注于帮助您在不增加不必要的复杂性的情况下获得多代理系统的好处。如何解锁多代理应用程序的功能首先出现在数据科学方面。
Use OpenAI Whisper for Automated Transcriptions
使用Openai的耳语模型简化计算机交互作用。邮政使用Openai Whisper进行自动转录，首先是迈向数据科学的。
Economic Cycle Synchronization with Dynamic Time Warping
欧元区经济后周期同步与动态时间扭曲的情况首先出现在数据科学上。
