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核心机器学习技能，重新审视
有了围绕代理，LLMS及其动力工具的所有嗡嗡声，有时很容易（或至少诱人）认为基本的机器学习工作流程（Feature选择，模型监视等）很快就会变得过时。我们本周为您选择的文章描绘了一幅不同的细微差别图片。当然，从业人员拥有强大的新[…]核心机器学习技能，重新审视的是首先朝着数据科学迈进。
来源:走向数据科学永远不要错过我们每周的新闻新闻，这是我们每周的新闻通讯，其中包括一流的编辑选择，深度潜水，社区新闻等。变量
有了围绕代理，LLMS及其动力工具的所有嗡嗡声，有时很容易（或至少诱人）认为基本的机器学习工作流程（Feature选择，模型监视等）很快就会变得过时。
我们本周为您选择的文章描绘了一幅不同，更细微的图片。当然，从业人员可以玩有力的新玩具，但是了解模型的工作方式（和断裂）的固有价值不会发生在任何地方。继续阅读以了解如何在“无处不在的AI”中继续作为数据或ML专业人士发展！年龄。
我在机器学习比赛中赢了10,000美元 - 这是我的完整策略
引导我们完成她在最近的一场比赛中脱颖而出的过程，克劳迪亚（Claudia ng）强调了“机器学习的成功不是要拥有最奇特的工具或最复杂的算法”，而是关于“理解您的问题，应用扎实的基本面，并专注于实际移动针头的是什么。”
claudia nggrad-cam从头开始使用pytorch钩
在新的动手教程中，Conor O’Sullivan放大了一种强大的卷积神经网络的可解释的技术。
数据漂移不是实际问题：您的监视策略是
“我认为真正的问题是大多数组织在不了解数据的情况下监视数据。” Mahe Jabeen Abdul解释了为什么知道要监视什么是如此棘手。
在标签嘈杂时如何测量实际模型精度
利用贝叶斯方法和Python，Erdogan Taskesen的深度潜水专注于有效地确定变量的因果关系。
本周必须阅读的故事
赶上我们社区最近几天一直在嗡嗡作响的文章。这是本周流行故事的综述：