Data Drift Is Not the Actual Problem: Your Monitoring Strategy Is
监视很容易；要监视的不是。在机器学习领域，数据漂移质量是噪音，直到您知道这意味着什么。
Reducing Time to Value for Data Science Projects: Part 2
利用自动化和并行性来扩展实验，缩短了对数据科学项目的价值的时间：第2部分首先出现在数据科学方面。
Landing your First Machine Learning Job: Startup vs Big Tech vs Academia
跨初创企业，大型技术和学术界登陆您的第一份机器学习工作的实用指南。
Decision Trees Natively Handle Categorical Data
但平均目标编码是他们的涡轮增压器，邮政决策树本地处理分类数据首先出现在数据科学方面。
LLMs + Pandas: How I Use Generative AI to Generate Pandas DataFrame Summaries
本地大语言模型可以将大量的数据范围转换为可呈现的标记报告 - 这是LLMS + PANDAS的方法：我如何使用生成AI生成PANDAS DataFrame Summaries首先出现在数据科学上。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Vision Transformer on a Budget
简介香草vit有问题。如果您看原始的Vit论文[1]，您会注意到，尽管这种深度学习模型被证明非常好，但它需要数亿个标签的培训图像才能实现这一目标。好吧，那很多。对数据科学迈出的大量数据的这一要求肯定是[…]预算的后视觉变压器。
Inside Google’s Agent2Agent (A2A) Protocol: Teaching AI Agents to Talk to Each Other
探索Google的A2A如何在框架中启用LLM驱动的代理之间的插件通信，Google的代理2agent（A2A）协议中的帖子：教AI代理商互相交谈首先出现在数据科学上。
Your DNA Is a Machine Learning Model: It’s Already Out There
即使您从未对基因组进行测序，预测系统已经对此了解很多。基因组推断已成为一个人口规模的模型，您可能会在其中。您的DNA是一种机器学习模型：它已经首先出现在数据科学方面。
Grammar as an Injectable: A Trojan Horse to NLP
机器如何理解句子结构：组合性语法语法作为注射术：Trojan马到NLP的态度首先出现在数据科学上。
Hands-On Attention Mechanism for Time Series Classification, with Python
这是如何在时间序列分类框架中使用注意机制的方法，用于时间序列分类的后动手注意机制，Python首先出现在数据科学方面。
Agentic RAG Applications: Company Knowledge Slack Agents
使用LlamainDex和Modalth The Post Agentic Rag应用程序学习的教训：公司知识懈怠的代理首先出现在数据科学方面。
The Secret Power of Data Science in Customer Support
客户支持是数据金矿。以下是如何通过数据科学释放其全部潜力的方法。在客户支持中，数据科学的秘密力量首先出现在数据科学方面。
Simulating Flood Inundation with Python and Elevation Data: A Beginner’s Guide
使用高程DATATHE来可视化洪水影响，以模拟Python和高程数据模拟洪水淹没：初学者指南首先出现在数据科学方面。
