Prototyping Gradient Descent in Machine Learning
使用随机 /批次GD的数学定理和信用交易预测，机器学习中的原型梯度下降首先是在迈向数据科学的。
Top Machine Learning Jobs and How to Prepare For Them
解释了不同的机器学习角色，邮政上顶机器学习工作以及如何为它们做准备，首先是在数据科学方面。
Choosing the Right Machine Learning Algorithm: A Decision Tree Approach
在许多不同的机器学习算法中可供选择。本指南旨在帮助您根据数据和要解决的问题，为您提供适合您的正确涉及。
AWS machine learning supports Scuderia Ferrari HP pit stop analysis
维修人员经过培训，以最佳的效率运行，尽管衡量其性能一直具有挑战性。在这篇文章中，我们分享了亚马逊Web服务（AWS）如何帮助Scuderia Ferrari HP使用机器学习（ML）开发更准确的距离停止分析技术。
7 AWS Services for Machine Learning Projects
了解AWS机器学习服务，该服务可帮助您构建机器学习管道，从处理数据到培训和部署模型。
Scientists are developing machine learning tools for improving particle accelerator operations
成为美国能源部托马斯·杰斐逊国家加速器设施的主要粒子加速器的一件事是，它是第一个提供连续电子流的线性加速器。如今，加速器的效率和稳定性对于世界各地的核物理学家的开创性实验至关重要，以探测物质的最小构建基础。
Clustering Eating Behaviors in Time: A Machine Learning Approach to Preventive Health
使用机器学习了解餐食的时间如何支持预防性医疗饮食后饮食行为：预防健康的机器学习方法首先出现在数据科学方面。
Model Compression: Make Your Machine Learning Models Lighter and Faster
深入研究修剪，量化，蒸馏和其他技术，以使您的神经网络更加有效，更易于部署。邮政模型压缩：使您的机器学习模型更轻松，更快地出现在数据科学方面。
The Rise of Mixture-of-Experts: How Sparse AI Models Are Shaping the Future of Machine Learning
混合物（MOE）模型正在彻底改变我们缩放AI的方式。通过在任何给定时间仅激活模型组件的一个子集，MOE提供了一种新颖的方法来管理模型大小和计算效率之间的权衡。与传统的密集模型使用所有参数用于每个输入不同，MOE都可以实现巨大的参数计数，而[…]邮政的混合物的兴起：稀疏的AI模型如何塑造机器学习的未来首先出现在Unite.ai上。
Make Your Data Move: Creating Animations in Python for Science and Machine Learning
超越Matplotlib的静态图。该帖子使您的数据移动：在Python中为科学和机器学习创建动画首先出现在数据科学方面。
Securing Machine Learning Applications with Authentication and User Management
通过本机身份验证和用户管理来确保FastAPI机器学习应用程序的端点的分步指南。
Forthcoming machine learning and AI seminars: May 2025 edition
该帖子包含计划在2025年5月5日至6月30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5月5日Gurobi机器学习演讲者：Roland Wunderling（Gurobi优化）由：欧洲运营研究社会协会与[…]
Future-Proofing Your Machine Learning Career in a Rapidly Changing Industry
关键的见解，技巧和最佳实践，以帮助您以最能与您共鸣的方向来帮助您未来的机器学习事业。
Predicting the NBA Champion with Machine Learning
建立一个机器学习模型来预测NBA冠军并分析最有影响力的变量。帖子预测NBA冠军的机器学习首先出现在数据科学方面。
Identifying salt patches and marsh with field data and machine-learning algorithm
随着加拿大联邦大选即将来临，政党的重点是动员选民。但是，他们可能正在忽视种族社区已经如何塑造该国的政治生活。
