Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 5: The Training
在我系列的第五部分中，我将概述创建一个用于培训图像分类模型，评估性能和准备部署的docker容器的步骤。 AI/ML工程师希望专注于模型培训和数据工程，但现实是，我们还需要了解基础架构和力学[…]从机器学习工程师那里进行的邮政学习 - 第5部分：培训首先出现在朝向数据科学。
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 3: The Evaluation
在我系列的第三部分中，我将探索评估过程，这是一个关键部分，它将导致更清洁的数据集并提高模型性能。我们将看到对训练有素的模型的评估（尚未生产）和对部署模型的评估（一个做真实的预测）之间的区别。在第1部分中，[…]从机器学习工程师那里学习的帖子学习 - 第3部分：评估首先是针对数据科学的。
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 1: The Data
据说，要使机器学习模型成功，您需要拥有良好的数据。尽管这是真的（而且很明显），但很难定义，构建和维持良好的数据。让我与您分享几年来我学到的独特过程[…]从机器学习工程师那里进行的帖子学习 - 第1部分：数据首先出现在数据科学方面。
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 4: The Model
在我系列的最新部分中，我将分享我在选择图像分类模型以及如何微调该模型时所学到的知识。我还将展示如何利用模型来加速您的标签过程，最后如何通过产生用法和性能来证明您的努力合理[…]从机器学习工程师那里进行的帖子学习 - 第4部分：该模型首先出现在朝向数据上。科学。
Learnings from a Machine Learning Engineer — Part 2: The Data Sets
在第1部分中，我们讨论了收集良好图像数据并为您的图像分类项目分配适当标签的重要性。另外，我们讨论了您数据的类和子类。这些似乎很简单，但是要对未来有一个扎实的理解很重要。因此，如果您还没有，请[…]从机器学习工程师那里进行的帖子学习 - 第2部分：数据集首先出现在数据科学上。
Machine learning and physics merge to enhance liquid-gas phase transition predictions
拜罗伊特大学的研究人员将统计物理学的概念与机器学习相结合，表明现在可以对物质在给定条件下是液态还是气态做出高度准确和有效的预测。他们已在《物理评论 X》上发表了他们的研究成果。
Center strategizing artificial intelligence and machine learning
阿拉巴马州红石兵工厂（2025 年 2 月 10 日）——人工智能。人们对它将为社会带来什么以及它已经做了什么提出了很多疑问。
Building High-Performance Machine Learning Models in Rust
Rust 提供无与伦比的速度和内存安全性。使用 Linfa 库，开发人员可以高效地实现线性回归和 k-means 聚类等任务。
Interview with Nisarg Shah: Understanding fairness in AI and machine learning
在济州举行的第 33 届国际人工智能联合会议 (IJCAI) 期间，我有幸与主题演讲人之一、2024 年 IJCAI 计算机与思想奖获得者 Nisarg Shah 教授会面。我问了他关于他的研究、理论在机器学习研究中的作用、公平性和安全性 [...]
Forthcoming machine learning and AI seminars: February 2025 edition
这篇文章包含计划于 2025 年 2 月 3 日至 3 月 31 日举行的 AI 相关研讨会的列表。此处详述的所有活动都是免费的，任何人都可以虚拟参加。2025 年 2 月 3 日 构建光薛定谔桥 演讲者：Alexander Korotin（Skoltech） 组织者：范德堡大学 加入这里。概念瓶颈语言 […]
Machine Learning Predicts Bitcoin Price 2025
重要性：机器学习预测 2025 年比特币价格为 45,013 美元，为加密货币投资者提供见解。
Machine Learning Predicts Bitcoin Price 2025
这是什么重要的：机器学习预测比特币价格2025，预测为45,013美元，为加密投资者提供了见解。
Implementing Advanced Analytics in Real Estate: Using Machine Learning to Predict Market Shifts
谈到房地产行业，我们传统上依靠当地经济指标、个人网络洞察以及历史数据对比来提供市场评估。机器学习在过去几年中颠覆了许多行业，但它在房地产市场波动预测领域的影响 […]文章《在房地产中实施高级分析：使用机器学习预测市场变化》首次出现在 Unite.AI 上。
XRP Price Forecast: Machine Learning Insights for 2025
为什么重要：XRP 价格预测：2025 年的机器学习见解 - 发现数据驱动的预测和塑造 XRP 未来的关键因素。
XRP Price Forecast: Machine Learning Insights for 2025
它有意义的是：XRP价格预测：2025年的机器学习见解 - 发现数据驱动的预测和塑造XRP未来的关键因素。
在这次采访中，AliExpress 的高级机器学习工程师 Andrey Krotkikh 对人工智能在电子商务中的作用提供了宝贵的见解。他讨论了动态定价系统的设计、通过机器学习进行的现金返还计划的演变以及自动化在市场运营中日益增长的重要性。Andrey 还深入研究了人工智能模型如何改进[…]
Interview with Erica Kimei: Using ML for studying greenhouse gas emissions from livestock
Erica Kimei 温室气体排放是气候变化的主要驱动因素。Erica Kimei 的工作重点是研究农业，特别是反刍牲畜的气体排放。我们向 Erica 询问了她的工作，以及她在深度学习 Indaba 的 AfriClimate AI 研讨会上的经历，她的研究在那里获得了奖项。请告诉我们一些关于 […]
