Top 10+ Free Machine Learning And Artificial Intelligence Courses In 2024
根据 BCC 研究，到 2026 年，机器学习市场将增长至 901 亿美元，五年内增长近 40%。这表明公司如何越来越多地投资于机器学习解决方案，通常寻找熟练的专业人员来帮助他们创建定制软件。鉴于这些数据，毫不奇怪，许多人想要学习 […]Artykuł 2024 年 10 多个免费机器学习和人工智能课程 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
Price Prediction: How Machine Learning Can Help You Grow Your Sales
每个企业都想盈利。机器学习可以提供帮助。由机器学习支持的价格预测是任何公司工具包中最强大的工具之一。因为自动价格预测可以帮助您与市场保持同步，并最终提高销售流程的效率。在这篇文章中，我们将 […]Artykuł 价格预测：机器学习如何帮助您增加销售额 pochodzi z serwisu DLabs.AI。
How Do You Estimate The Time And Cost Of A Machine Learning Project?
让我们先弄清楚一件事。评估机器学习项目没有单一的方法。毕竟，您要求人们创建一个可以利用大量数据的程序，从而为您的业务创造巨大价值。这并不是一件容易的事。但是，如果您与 [...]Artykuł 合作，您如何估计机器学习项目的时间和成本？ pochodzi z serwisu DLabs.AI。
Explaining breast cancer predictions from machine learning
研究人员应用统计分析来确定机器学习模型如何进行乳腺癌预测。他们认为，模型越容易解释，临床医生就越有可能信任它来护理患者。《用机器学习解释乳腺癌预测》一文首先出现在 Sciworthy 上。
Ateneo machine learning lab opens doors to industry partners, collaborators
在 2026 年 2 月 26 日在马尼拉雅典耀大学 Escaler Hall 举行的第二届 Ateneo Breakthroughs 讲座上，Pai Abu 博士（右）向主持人 Inez Ponce De Leon 博士讲述 ALIVE 实验室如何寻求与各个领域的主题专家合作，为其机器学习系统开发实际应用。 （照片：OAVP-RCWI，2026 年。）[...]
Machine Learning at Scale: Managing More Than One Model in Production
从一个模型到管理一个庞大的投资组合：10 年的行业经验教会了我什么后大规模机器学习：在生产中管理多个模型首先出现在走向数据科学上。
How Tech Pseudoscience Comes From Machine Learning
Richard Glover，怀疑论者 计算机科学就是科学，对吗？毕竟，它在名称中？这实际上是一个有争议的问题。计算机科学是一门科学学科吗？...
圣地亚哥 — 太平洋海军信息战中心，与 AFCEA International San 合作
What Makes Quantum Machine Learning “Quantum”?
今天在哪里？帖子《什么使量子机器学习成为“量子”？》首先出现在《走向数据科学》上。
MLXN: Machine Learning for X-ray and Neutron Scattering
在之前会议成功的基础上，劳伦斯伯克利国家实验室（2023 年）和慕尼黑工业大学（2024 年）举办了现场研讨会，随后举办了 MLXN25，这是去年的在线 24 小时活动，汇聚了研究人员和从业者
I Quit My $130,000 ML Engineer Job After Learning 4 Lessons
他们没有告诉您的关于“梦想技术工作”的内容“我在学习 4 节课后退出了价值 130,000 美元的机器学习工程师工作”一文首先出现在《走向数据科学》上。
The Machine Learning Lessons I’ve Learned This Month
2026 年 2 月：与他人交流、文档和 MLOps 我本月学到的机器学习课程一文首先出现在走向数据科学上。
Forthcoming machine learning and AI seminars: March 2026 edition
本文包含计划于 2026 年 3 月 2 日至 4 月 30 日期间举行的人工智能相关研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费开放的，任何人都可以通过虚拟方式参加。 2026 年 3 月 2 日 三场演讲：1) 解释聚类分析中先验知识的偏差，2) 用于优化的可解释代理，3) […]
depyf: Open the Opaque Box of PyTorch Compiler for Machine Learning Researchers
PyTorch \texttt{2.x} 引入了一个旨在加速深度学习程序的编译器。然而，对于机器学习研究人员来说，充分发挥 PyTorch 编译器的潜力可能具有挑战性。编译器在 Python 字节码级别运行，使其看起来像一个不透明的盒子。为了解决这个问题，我们引入了 \texttt{depyf}，这是一个旨在揭开 PyTorch 编译器内部工作原理的工具。 \texttt{depyf} 将 PyTorch 生成的字节码反编译回等效的源代码，并在内存中的代码对象与其磁盘上的源代码之间建立连接...
The Evolving Role of the ML Engineer
Stephanie Kirmer 讲述了 2000 亿美元的投资泡沫、人工智能公司如何重建信任，以及她的日常工作如何随着法学硕士的兴起而发生变化。机器学习工程师的角色演变一文首先出现在《走向数据科学》上。
Machine Learning Meets Markowitz
Yijie Wang、Hao Gau、Campbell R. Harvey、Yan Liu 和 Xinyuan Tao 在这篇新的 NBER 论文中让机器学习与 Harry Markowitz 相遇：投资组合选择的标准方法包括两个阶段：预测资产回报，然后将其插入优化器。我们认为这种分离是有严重问题的。第一阶段处理横截面 [...]
A Machine Learning-Enabled Venom Peptide Platform for Rapid Drug Discovery
用于快速药物发现的机器学习毒液肽平台摘要背景/目标：大自然已进化出数百万种具有多种生物功能的毒液衍生肽，其中很大一部分靶向复杂的膜蛋白，例如 G 蛋白偶联受体和离子通道。许多这些肽通过多个二硫键稳定，赋予它们优异的结构稳定性和有利的药理学特性。方法：利用这种自然多样性，我们开发了一个基于噬菌体展示技术的强大的毒液肽治疗发现系统，并使用大约 482 个毒液衍生支架构建了一个库。该文库设计以机器学习 (ML) 模型为指导，该模型能够预测耐受突变的残基，从而保留肽的可折叠性，最大限度地提高结构完整性和序列多样性。结果：通过筛选四种不同靶标（CD47、DLL3、IL33 和 P2X7R）对所得 VCX
Unlock Growth With AI And Machine Learning
通过人工智能和机器学习解锁增长——信息图 标题为“通过人工智能和机器学习解锁增长”的信息图清晰、结构化地概述了企业如何通过增长人工智能实现可持续成功。它强调了人工智能和机器学习可以改变运营、改进决策和推动创新的五个核心领域。旅程始于[…]《用人工智能和机器学习解锁增长》一文首先出现在电子学习信息图表上。
