Core Machine Learning Skills, Revisited
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。
Machine learning technology is transforming how institutions make sense of student feedback
传统的理解学生反馈的方法需要时间和技能，可以更好地部署在其他地方。利维亚·斯科特（Livia Scott）和黛比·麦维蒂（Debbie McVitty）探索了辅助技术如何改善调查的鲁棒性。
AI Models & Ethical Data: Building Trust in Machine Learning
在人工智能快速发展的景观中，一个基本真理仍然保持恒定：培训数据的质量和伦理直接决定了您的AI模型的可信度。随着组织竞争机器学习解决方案的竞争，围绕道德数据收集和负责人AI开发的对话已从外围转移到中心[…]
I Won $10,000 in a Machine Learning Competition — Here’s My Complete Strategy
ML竞赛的特征选择，阈值优化和神经网络体系结构的完整指南，我在机器学习竞赛中赢得了10,000美元的奖金 - 这是我的完整策略首先出现在数据科学方面。
Machine learning method improves accuracy of inverse protein folding for drug design
由谢菲尔德大学和阿斯利康大学的研究人员开发的一种AI方法，可以使设计新疗法所需的蛋白质更容易。
EU Sets Rules for High-Impact AI
它很重要：欧盟为高影响力AI设定了规则，为强大的AI模型引入了严格的监督和全球标准。
Decoding high energy physics with AI and machine learning
在粒子物理学的世界中，科学家揭开了宇宙，人工智能（AI）和机器学习（ML）的奥秘，这是他们对最基本颗粒的了解如何增加了波浪。该探索的核心是Parton分布函数（PDFS）。这些复杂的数学模型对于预测测试粒子物理标准模型的高能量物理实验的结果至关重要。
How Data Labeling Drives the Performance of Machine Learning Models?
它很重要：了解如何精确的数据标签能够增强机器学习模型，确保在现实世界中更好的准确性和更可靠的结果。
How Data Labeling Drives the Performance of Machine Learning Models?
它很重要：了解如何精确的数据标签能够增强机器学习模型，确保在现实世界中更好的准确性和更可靠的结果。
Machine learning powers new approach to detecting soil contaminants
Silvia Cernea Clark由莱斯大学和贝勒医学院的研究人员组成的团队制定了一项新的战略，用于识别土壤中有害污染物的危险，甚至从未在实验室中隔离或研究的污染物。在美国国家科学院论文集发表的一项研究中描述的新方法，[…]
Landing your First Machine Learning Job: Startup vs Big Tech vs Academia
跨初创企业，大型技术和学术界登陆您的第一份机器学习工作的实用指南。
Researchers use machine learning to improve gene therapy
斯坦福大学的GAO实验室正在利用AI来优化目标细胞和基因疗法的功效和安全性。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Your DNA Is a Machine Learning Model: It’s Already Out There
即使您从未对基因组进行测序，预测系统已经对此了解很多。基因组推断已成为一个人口规模的模型，您可能会在其中。您的DNA是一种机器学习模型：它已经首先出现在数据科学方面。
Forthcoming machine learning and AI seminars: June 2025 edition
该帖子包含计划在2025年6月2日至7月31日之间举行的与AI相关的研讨会的列表。此处详细介绍的所有活动都是免费的，并开放供任何人参加。 2025年6月2日，基础时间序列的基本局限性预测模型：对多模式和严格评估扬声器的需求：丹尼尔[…]
May Must-Reads: Math for Machine Learning Engineers, LLMs, Agent Protocols, and More
我们在过去的一个月中选择了我们阅读最多和显示的文章。帖子可能必须阅读：机器学习工程师，LLMS，代理协议等的数学首先出现在数据科学方面。
