From Data to Stories: Code Agents for KPI Narratives
拥抱面的Smolagents框架在Action The The Data到Stories的帖子：KPI叙述的代码代理首先出现在数据科学上。
Multi-Agent Communication with the A2A Python SDK
代理卡有助于发现代理，但是代理之间的通信实际上是如何在实践中工作的？与A2A Python SDK的多代理通信首先出现在数据科学上。
Detecting Malicious URLs Using LSTM and Google’s BERT Models
一种渐进的方法，将使用LSTM和Google的BERT模型实施AI驱动的网页检测应用程序在生产中检测恶意URL，这首先出现在数据科学方面。
Tree of Thought Prompting: Teaching LLMs to Think Slowly
用增强推理的邮政思想树促使人们进行扫雷者：教LLMS慢慢地出现在数据科学方面。
Bayesian Optimization for Hyperparameter Tuning of Deep Learning Models
探索贝叶斯优化在二进制分类任务上的效率和性能的表现如何优于网格搜索。贝叶斯后的优化深度学习模型的超参数调整首先出现在数据科学方面。
How Microsoft Power BI Elevated My Data Analysis and Visualization Workflow
解释有用的每个数据分析师都需要帖子Microsoft Power如何提升我的数据分析和可视化工作流程，这首先出现在数据科学方面。
Reinforcement Learning Made Simple: Build a Q-Learning Agent in Python
受到Alphago的Move 37的启发 - 了解代理如何探索，利用和Win The Post Post Forwsworce学习变得简单：在Python中建立Q学习代理商首先出现在数据科学方面。
Why Regularization Isn’t Enough: A Better Way to Train Neural Networks with Two Objectives
为什么要分解目标和模型可能是在深度学习中进行更好绩效和更清晰的权衡取舍的关键。为什么正规化不足：训练具有两个目标的神经网络的更好方法首先出现在数据科学方面。
Code Agents: The Future of Agentic AI
huggingface smolagents框架在Action the Post Code Agents：AgentIC AI的未来首先出现在数据科学方面。
How to Reduce Your Power BI Model Size by 90%
您是否曾经想过是什么使Power BI在性能方面如此快速而强大？在一个现实生活中了解数据模型优化和将数据模型的一般规则了解如何将您的功率BI模型大小降低90％，这首先是在数据科学方面出现的。
The Best AI Books & Courses for Getting a Job
一本书和课程的综合指南，它帮助我学习了Aithe发布了最佳的AI书籍和课程，以便首先出现在数据科学方面。
数据使许多组织运行。但是，如果观察的数量太低或只有专家知识怎么办？我将演示如何在预测维护中使用应用程序生成合成数据。该帖子如何生成合成数据：使用贝叶斯采样和单变量分布的综合指南首先出现在数据科学上。
Understanding Matrices | Part 1: Matrix-Vector Multiplication
将矩阵乘以向量以及如何在几个特殊矩阵上工作的物理含义。第1部分：矩阵矢量乘法首先出现在数据科学上。
5 Statistical Concepts You Need to Know Before Your Next Data Science Interview
这些常见的，基本的统计和机器学习概念对于降落数据科学家授予5个统计概念至关重要，您需要在下一次数据科学采访之前首先了解数据科学。
Demystifying Policy Optimization in RL: An Introduction to PPO and GRPO
PPO和GRPO的初学者友好指南：简化策略优化，以强化学习后，在RL中脱神秘的策略优化：PPO和GRPO的介绍首先出现在数据科学方面。
Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
Estimating Product-Level Price Elasticities Using Hierarchical Bayesian
使用一种模型来个性化ML结果，首先，使用层次贝叶斯估算产品级别的价格弹性，首先出现在数据科学方面。
