How to Use LLMs for Powerful Automatic Evaluations
llm-as-a-a-judgethe的初学者介绍如何使用LLM进行强大的自动评估，这首先出现在数据科学方面。
Data Mesh Diaries: Realities from Early Adopters
从实际数据网格实施中收集的早期辅助现实《邮政数据网格日记：早期采用者的现实》首先出现在数据科学上。
Tips for Setting Expectations in AI Projects
如果您希望您的AI项目成功，那么掌握期望管理是第一个。在与AI Projets合作时，不确定不仅是副作用，还可以使整个倡议产生或破坏。受AI项目影响的大多数人并不完全了解AI的工作原理，或者错误不仅是不可避免的，而且实际上是自然的[…]，在AI项目中设定期望的帖子技巧首先出现在数据科学方面。
A Bird’s-Eye View of Linear Algebra: Why Is Matrix Multiplication Like That?
由于我们操纵高维矢量的方式主要是矩阵乘法，因此说这是现代AI革命的基石。首先出现在数据科学上。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 4
拥抱您的内部软件开发人员邮政为数据科学项目的价值减少时间：第4部分首先出现在数据科学上。
Model Predictive Control Basics
与Python和Casadithe Post Model Predictive Control Basics的动手教程首先出现在数据科学上。
Coconut: A Framework for Latent Reasoning in LLMs
用简单的术语解释椰子（训练大语言模型以在连续的潜在空间中进行推理）椰子：LLMS中潜在推理的框架首先出现在数据科学方面。
A Refined Training Recipe for Fine-Grained Visual Classification
FGVC的目标是如何识别超级类别的多个下属类别的图像，帖子首先出现在数据科学方面。
Fine-Tune Your Topic Modeling Workflow with BERTopic
学习如何微调伯托设置，以使其更加集中，可重复和可解释的结果在Post Post-post the Tune Tune Tune您的主题建模工作流程与Bertopic首次出现在数据科学方面。
Estimating from No Data: Deriving a Continuous Score from Categories
使用低容量网络的练习和数学是在仅可用于培训的分类标签时获得细粒度得分的。我们使用它来根据以前情况下仅基于粗糙结果的信息来预测量表上感染的严重性。从无数据估算的帖子：从类别中得出连续得分的帖子首先出现在数据科学上。
Introducing Google’s LangExtract tool
do rag而不使用这个功能强大的新NLP和数据提取图书馆介绍Google的LangeXtract工具的帖子首先出现在数据科学上。
实用的神经进化：从基因到神经网络的帖子再现了Nyeat的创新和代码演练：从SCRATCH中理解和构建整洁（增强拓扑的神经进化）首先出现在数据科学上。
How to Design Machine Learning Experiments — the Right Way
成功的ML项目的关键并不总是更多的资源，即如何设计机器学习实验 - 正确的方法首先出现在数据科学方面。
Generating Structured Outputs from LLMs
流行技术概述将LLM的输出限制为预定义的示例，该示例生成了从LLMS生成结构化输出，这首先出现在数据科学方面。
Time Series Forecasting Made Simple (Part 3.2): A Deep Dive into LOESS-Based Smoothing
探索STL如何使用黄土平滑来提取趋势和季节性组件。帖子时间序列预测变得简单（第3.2部分）：深入研究基于黄土的平滑，首先出现在数据科学上。
