How to Perform Agentic Information Retrieval
了解如何利用人工智能代理在文档语料库中查找信息如何执行代理信息检索一文首先出现在走向数据科学上。
PyTorch Tutorial for Beginners: Build a Multiple Regression Model from Scratch
PyTorch 实践：构建用于多元回归的 3 层神经网络《PyTorch 初学者教程：从头开始构建多元回归模型》首先出现在《走向数据科学》上。
Making Smarter Bets: Towards a Winning AI Strategy with Probabilistic Thinking
关于识别机会、管理产品组合和克服行为偏见的实用指南《做出更明智的赌注：利用概率思维制定制胜的人工智能策略》一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Build an Over-Engineered Retrieval System
实际上，有些人就是这么做的。如何构建过度设计的检索系统一文首先出现在《走向数据科学》上。
Why LLMs Aren’t a One-Size-Fits-All Solution for Enterprises
法学硕士是在非结构化数据中寻找价值的无缝方式，但事实是，结构化数据中隐藏着更多的价值。这篇文章探讨了 LLM 的优化目的（和未优化的范围），以及行业如何在结构化业务数据集上实现人工智能，包括我和我的团队开发的一种方法。为什么 LLM 不是企业的一刀切解决方案一文首先出现在《走向数据科学》上。
How Deep Feature Embeddings and Euclidean Similarity Power Automatic Plant Leaf Recognition
简介 自动植物叶子检测是计算机视觉和机器学习领域的一项显着创新，可以通过检查叶子照片来识别植物物种。深度学习用于从叶子图像中提取有意义的特征，并将其转换为称为嵌入的小型数字表示。这些嵌入捕获了[…]深度特征嵌入和欧几里德相似性如何推动自动植物叶子识别的帖子首次出现在《走向数据科学》上。
Understanding Convolutional Neural Networks (CNNs) Through Excel
深度学习通常被视为黑匣子。我们知道它从数据中学习，但我们很少停下来问它如何真正学习。如果我们可以打开那个盒子并观察每一步在我们眼前发生怎么办？使用 Excel，我们可以做到这一点，看看数字如何变成模式，以及简单的计算如何成为我们所谓的“深度学习”的基础。在本文中，我们将直接在 Excel 中构建一个微型卷积神经网络 (CNN)，以逐步了解机器如何检测图像中的形状、模式和含义。通过 Excel 的卷积神经网络 (CNN) 首先出现在《走向数据科学》上。
Introducing ShaTS: A Shapley-Based Method for Time-Series Models
为什么你不应该用表格 Shapley 方法解释你的时间序列数据ShaTS 简介：基于 Shapley 的时间序列模型方法一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Absolute Beginner’s Guide to Pandas DataFrames
了解如何从字典、列表和 NumPy 数组初始化数据框这篇文章《Pandas DataFrames 绝对初学者指南》首先出现在 Towards Data Science 上。
I Built an IOS App in 3 Days with Literally No Prior Swift Knowledge
我学到的关于氛围编码、AI 工具以及作为一名独立创业者的入门知识我在 3 天内构建了一个 IOS 应用程序，而实际上没有任何 Swift 知识，这篇文章首先出现在 Towards Data Science 上。
Stop Worrying about AGI: The Immediate Danger is Reduced General Intelligence (RGI)
当我们使用人工智能时，让我们做出有意识和深思熟虑的选择。停止担心 AGI：直接的危险是降低通用智能 (RGI) 的帖子首先出现在《走向数据科学》上。
How to Automate Workflows with AI
了解如何采用手动流程并使用 AI 对其进行优化如何使用 AI 自动化工作流程的帖子首先出现在走向数据科学上。
I Measured Neural Network Training Every 5 Steps for 10,000 Iterations
图片来自 Pixabay.com 文章《我每 5 个步骤测量 10,000 次迭代的神经网络训练》一文首先出现在《走向数据科学》上。
“The success of an AI product depends on how intuitively users can interact with its capabilities”
Janna Lipenkova 谈论人工智能战略、人工智能产品以及领域知识如何改变人工智能解决方案的整体形态。 “人工智能产品的成功取决于用户与其功能交互的直观程度”一文首先出现在《走向数据科学》上。
How to Crack Machine Learning System-Design Interviews
Meta、Apple、Reddit、Amazon、Google 和 Snap ML 设计面试的综合指南《如何破解机器学习系统设计面试》一文首先出现在《走向数据科学》上。
Critical Mistakes Companies Make When Integrating AI/ML into Their Processes
我在跨行业领导人工智能团队中学到了什么公司在将人工智能/机器学习集成到其流程中时犯的关键错误一文首先出现在《迈向数据科学》上。
Robotics with Python: Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms
为您的 RL 机器人构建自定义 3D 环境Python 机器人学：Q-Learning vs Actor-Critic vs Evolutionary Algorithms 帖子首先出现在 Towards Data Science 上。
