走向数据科学领域信息情报检索

在数据科学领域分享概念、思想和代码。Towards Data Science Inc.是一家在加拿大注册的公司。它为成千上万的人提供了一个交流思想、扩展对数据科学理解的平台。

LLM评估:从原型到生产

LLM Evaluations: from Prototype to Production

如何监视LLM产品的质量LLM评估:从原型到生产首先出现在数据科学上。

AWS:在几分钟内在EC2上部署FastApi应用

AWS: Deploying a FastAPI App on EC2 in Minutes

从零到EC2:启动AWS Instancethe Post AWS的简单步骤:在几分钟内在EC2上部署FastApi应用程序,首先出现在数据科学上。

选择正确的一个:评估商业智能的主题模型

Choose the Right One: Evaluating Topic Models for Business Intelligence

Python教程评估客户电子邮件分类中的顶级BigRAM主题模型的帖子选择正确的帖子:评估商业智能的主题模型首先出现在数据科学方面。

通过机器学习预测NBA冠军

Predicting the NBA Champion with Machine Learning

建立一个机器学习模型来预测NBA冠军并分析最有影响力的变量。帖子预测NBA冠军的机器学习首先出现在数据科学方面。

从受限的HPC系统中导出MLFlow实验

Exporting MLflow Experiments from Restricted HPC Systems

绕过直接通信的解决方法,从受限HPC系统中导出MLFLOW实验的邮政首先出现在数据科学方面。

如何使用Ollama和Openai的Simple-evals在GPQA上基准deepSeek-r1蒸馏型

How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals

在DeepSeek-R1的蒸馏型模型上设置并运行GPQA-DIAMOND基准,以评估其推理能力。该帖子如何使用Ollama和OpenAI的Simple-Evals在GPQA上对GPQA进行基准deepSeek-R1蒸馏型,这首先出现在数据科学方面。

在生成ai

An Existential Crisis of a Veteran Researcher in the Age of Generative AI

,如果您由于AI的职业生涯中的生存时刻,请告诉我。在生成AI时代,一位经验丰富的研究人员的存在危机首先出现在数据科学方面。

为什么大多数网络风险模型在开始之前失败

Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin

在网络风险中进行定量思维的案例帖子为什么大多数网络风险模型在开始首先朝着数据科学开始之前就失败了。

数据科学:从学校到工作,第四部分

Data Science: From School to Work, Part IV

测试Python项目的良好实践数据科学:从学校到工作,第四部分首先出现在数据科学方面。

解释:L1正则化如何执行特征选择?

Explained: How Does L1 Regularization Perform Feature Selection?

了解L1(Lasso)正则化执行的自动特征选择该帖子解释了:L1正则化如何执行特征选择?首先出现在数据科学上。

企业AI:从建筑或购买到合作伙伴和成长

Enterprise AI: From Build-or-Buy to Partner-and-Grow

您如何开始,谁应该实施您的第一个AI项目?

如何使用DAX Studio从Power BI获取绩效数据

How to Get Performance Data from Power BI with DAX Studio

有时我们的报告缓慢,我们需要弄清楚原因。我将向您展示如何收集绩效数据以及这些指标的含义。帖子如何从DAX Studio中获得Power BI的绩效数据首先出现在数据科学方面。

mapReduce:它如何为可扩展的数据处理提供动力

MapReduce: How It Powers Scalable Data Processing

MAPREDUCE编程模型的概述以及如何使用它来优化大规模的数据处理。后MAPREDUCE:它如何首先出现在数据科学上的可扩展数据处理。

AI代理处理时间序列和大数据范围

AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes

仅使用Python&Ollama(无GPU,无apikey)从头开始构建。AI代理处理时间序列和大型数据范围首先出现在数据科学方面。

在AWS上创建S3存储的初学者指南

Beginner’s Guide to Creating a S3 Storage on AWS

如何快速创建云存储并访问远程访问该邮政的初学者指南,以在AWS上创建S3存储,这首先出现在数据科学上。

检索增强发电(RAG) - 简介

Retrieval Augmented Generation (RAG) — An Introduction

鉴于要在时间和成本效益的方式中保持模型的最新情况的迫切需求,RAG已成为越来越受欢迎的Architecturethe the theferethe treestrieval Exented Generation(RAG) - 首先出现了介绍数据科学的介绍。

超出法规:来自善解人意的访谈的非常规课程

Beyond the Code: Unconventional Lessons from Empathetic Interviewing

LLM提示的有关候选帖子的提示超出了《守则:善解人意的访谈》的非常规课程,首先是对数据科学的。

如何用DAX

How to Write Queries for Tabular Models with DAX

简介评估是查询表格模型的陈述。不幸的是,了解SQL或任何其他查询语言无济于事,因为评估是不同的概念。评估只有两个“参数”:您可以传递第三个参数(开始),但是很少使用该参数。但是,DAX查询可以具有其他组件。这些被定义为[…]如何为DAX编写表格模型的查询,首先是朝向数据科学。