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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。

平台网格,集线器和辐条以及集中式|三种类型的数据团队

Platform-Mesh, Hub and Spoke, and Centralised | 3 Types of data team

为什么了解团队结构对于数据和AITHE后平台网格,集线器和讲话以及集中式| 3种类型的数据团队首先出现在数据科学方面。

时间序列中的线性回归:虚假回归的来源

Linear Regression in Time Series: Sources of Spurious Regression

为什么错误术语的自相关关系很重要?时间序列的线性回归:伪造回归的来源首先出现在数据科学上。

从模糊到精确:形态特征提取器如何增强AI的识别能力

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。

实验说明:如何随机分配为营销支出节省了100万美元

Experiments Illustrated: How Random Assignment Saved Us $1M in Marketing Spend

此外,多重比较问题的休闲介绍邮政实验说明了:随机分配如何在营销支出中节省了100万美元的营销支出,首先出现在数据科学方面。

实验说明:我们如何优化护理工作委员会的高级清单

Experiments Illustrated: How We Optimized Premium Listings on Our Nursing Job Board

此外,Georandomization如何帮助清理溢出,邮政实验说明:我们如何优化护理工作委员会的高级清单首先出现在数据科学方面。

lettuceSetect:抹布应用的幻觉检测框架

LettuceDetect: A Hallucination Detection Framework for RAG Applications

如何利用Modernbert的扩展上下文窗口来构建一个令牌级别的分类器来检测幻觉的letTuceStect:针对破布应用程序的幻觉检测框架首先出现在数据科学上。

这是LLM分解语言的方式

This Is How LLMs Break Down the Language

令牌化背后的科学和艺术帖子这是LLMS首先出现在数据科学上的语言的方式。

对象检测模型的自定义培训管道

Custom Training Pipeline for Object Detection Models

我检查了几个著名的对象检测管道,并设计了一种最适合我的需求和任务的对象检测模型的自定义培训管道首先出现在数据科学上。

python中的依赖管理综合指南

Comprehensive Guide to Dependency Management in Python

掌握虚拟环境的管理,Python的依赖性管理综合指南首先出现在数据科学方面。

使用GPT-4进行个人造型

Using GPT-4 for Personal Styling

数据管理,GPT上下文限制和使用GPT-4进行个人样式的现实挑战帖子首先出现在数据科学方面。

生成的AI是声明性

Generative AI Is Declarative

以及如何用LLM订购芝士汉堡,宣告后的AI首先出现在数据科学上。

OpenAI的深入研究:AI驱动文献评论的实际检验

Deep Research by OpenAI: A Practical Test of AI-Powered Literature Review

对研究的最深入研究以及OpenAI研究邮政研究的可能挑战:对AI驱动的文献综述的实用检验首先出现在数据科学方面。

实用的SQL难题,可以提高您的技能

Practical SQL Puzzles That Will Level Up Your Skill

可以将三种现实世界中的SQL模式应用于许多问题的实用SQL拼图,这将提高您的技能,首先出现在数据科学方面。

掌握1:1作为数据科学家:从状态更新到职业增长

Mastering 1:1s as a Data Scientist: From Status Updates to Career Growth

使用您的1:1来获得可见性,解决挑战并提高您的职业生涯,这是数据科学家1:1s的帖子:从地位更新到职业增长,首先是数据科学。

迫切需要负责任的代理AI

The Urgent Need for Intrinsic Alignment Technologies for Responsible Agentic AI

重新思考AI的一致性和安全性的时代,迫切需要对负责任的代理AI进行内在的一致性技术的迫切需求,这首先是对数据科学的首先出现。

如何训练LLM“思考”(O1&DeepSeek-R1)

How to Train LLMs to “Think” (o1 & DeepSeek-R1)

高级推理模型解释了帖子如何训练LLM进行“思考”(O1&DeepSeek-R1)首先出现在数据科学方面。

生成的AI和公民机构

Generative AI and Civic Institutions

人类的过时应该是我们的目标吗?生成后的AI和公民机构首先出现在数据科学方面。

llm + rag:创建一个AI驱动文件读取器助手

LLM + RAG: Creating an AI-Powered File Reader Assistant

如何创建一个聊天机器人来回答有关文件内容的问题,llm + rag:创建AI驱动的文件读取器助手助手首先出现在数据科学上。