AI Agents from Zero to Hero — Part 2
在本教程系列的第1部分中介绍，我们介绍了AI代理，执行任务，做出决定并与他人进行交流的自主程序。代理商通过工具执行操作。可能会发生工具在第一次尝试中不起作用，或者必须按顺序激活多个工具。代理人应该能够组织[…]从零到英雄的AI后代理商 - 第2部分首先出现在数据科学方面。
Uncertainty Quantification in Machine Learning with an Easy Python Interface
ML不确定性包装在机器学习中的不确定性量化后首先出现在数据科学上。
The Ultimate AI/ML Roadmap For Beginners
如何从头开始学习AI/ML的AI/ML帖子，初学者的最终AI/ML路线图首先出现在数据科学上。
Attractors in Neural Network Circuits: Beauty and Chaos
在不同的镜头下的神经网络：在换档登记册中产生吸引力的盆地，nn在神经网络电路中的吸引子：美容和混乱首先出现在数据科学上。
Least Squares: Where Convenience Meets Optimality
除了在计算上容易，最小二乘在静态方面是最佳的，并且与最大可能的最小二乘之间具有深厚的联系：在方便起见的情况下，最优化的地方首先出现在数据科学方面。
From Fuzzy to Precise: How a Morphological Feature Extractor Enhances AI’s Recognition Capabilities
模仿人类的视觉感知，真正理解对象从模糊到确切的帖子：形态特征提取器如何增强AI的识别能力首先出现在数据科学上。
Build Your Own AI Coding Assistant in JupyterLab with Ollama and Hugging Face
逐步指南，用于创建本地编码助手而不将您的数据发送到Cloud The Post与Ollama一起在Jupyterlab中构建您自己的AI编码助手，而Hugging Face首先出现在数据科学上。
Evolving Product Operating Models in the Age of AI
本文探讨了产品运营模型以及尤其是授权产品团队的核心能力如何发展，以面对AI时代的新兴机会和挑战。
Google’s Data Science Agent: Can It Really Do Your Job?
我在COLAB中测试了Google的数据科学经纪人，这是Google的数据科学经纪人正确的（以及失败的地方）：它真的可以完成您的工作吗？首先出现在数据科学上。
R.E.D.: Scaling Text Classification with Expert Delegation
一个新颖的大规模半监督框架，通过LLMS The Post R.E.D。增强传统分类：使用专家代表团进行扩展文本分类，这首先出现在数据科学方面。
Algorithm Protection in the Context of Federated Learning
务实地研究了保护算法和模型，这些算法和模型部署到了医疗保健中的现实世界联合分析和学习设置中。在联合学习的背景下，算法保护首先出现在数据科学方面。
Mastering the Poisson Distribution: Intuition and Foundations
深入研究了基础，并体现了泊松分布的用例，掌握泊松分布的帖子：直觉和基础首先出现在数据科学上。
The Impact of GenAI and Its Implications for Data Scientists
我们可以从人类对数百万克劳德（Claude）的分析中学到的知识。EAI聊天，帖子Genai的影响及其对数据科学家的影响首先出现在数据科学方面。
Mastering Prompt Engineering with Functional Testing: A Systematic Guide to Reliable LLM Outputs
如何使用由输入/输出数据固定装置组成的算法测试的系统方法进行及时评估，可以使复杂AI任务的及时工程更加可靠。邮政及时及时使用功能测试的帖子促进工程：可靠的LLM输出的系统指南首先出现在数据科学方面。
Nine Pico PIO Wats with Rust (Part 2)
Raspberry Pi可编程的IO陷阱，并用音乐审查说明了带有Rust的九个Pico Pio wats（第2部分）首先出现在数据科学上。
