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成为数据科学家的路线图，第4部分：高级机器学习
引言数据科学无疑是当今最迷人的领域之一。大约十年前，在机器学习方面取得了重大突破之后，数据科学在技术界的普及激增。每年，我们都会看到越来越强大的工具，这些工具曾经似乎无法想象。诸如变压器体系结构，chatgpt，检索型发电（RAG）框架和最先进的计算机视觉模型（包括gans）之类的创新具有[…]成为数据科学家的后路线图，第4部分：先进的机器学习首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学简介
数据科学无疑是当今最迷人的领域之一。 大约十年前，在机器学习方面取得了重大突破之后，数据科学在技术界的普及激增。 每年，我们都会看到越来越强大的工具，这些工具曾经似乎无法想象。 诸如变压器体系结构，Chatgpt，检索型一代（RAG）框架和最先进的计算机视觉模型（包括Gans）之类的创新对我们的世界产生了深远的影响。
变压器体系结构 chatgpt 检索 - 杰出的一代（抹布 计算机视觉模型 计算机视觉 gans然而，借助大量的工具和围绕AI的炒作，它可能是压倒性的，尤其是对于初学者而言，可以确定在瞄准数据科学职业时要优先考虑哪些技能。 此外，该领域的要求高度要求，需要实质性的奉献和毅力。
本系列的前三个部分概述了在三个关键领域成为数据科学家的必要技能：数学，软件工程和机器学习。 虽然对经典机器学习和神经网络算法的了解是有抱负的数据专家的绝佳起点，但机器学习中仍然有许多重要的主题，必须掌握这些主题才能从事更高级的项目。
数学 软件工程 机器学习 机器学习本文将仅关注开始数据科学职业所需的数学技能。 基于您的背景和其他因素，追求这条道路是否是一个值得选择的选择，将在另一篇文章中讨论。
本文将仅关注开始数据科学职业所需的数学技能。 基于您的背景和其他因素，追求这条道路是否是一个值得选择的选择，将在另一篇文章中讨论。