Публикации по теме 'tds-features'
Новые взгляды на силу графиков
Графовое машинное обучение и графовые нейронные сети (GNN) вызывают огромный интерес как в научных кругах, так и в промышленности. ( Первая конференция, посвященная машинному обучению на основе графов , состоится позже в этом году.) Тем не менее, вы обнаружите, что графы появляются в других уголках более широкого мира науки о данных и машинного обучения; Независимо от вашей специальности, полезно расширить свои знания об этой основополагающей концепции. Мы здесь, чтобы помочь: вот три..
Поговорим о графовых нейронных сетях
Каждую неделю мы публикуем десятки новых статей на TDS, охватывающих широкий спектр тем. Мы здесь, чтобы помочь вам избежать паралича принятия решений: в разделе «Переменная» на этой неделе мы сосредоточимся на GNN (графовых нейронных сетях) и предлагаем вам изучить эту захватывающую подобласть машинного обучения с помощью трех выдающихся статей. (Если вам не нравятся GNN, прокрутите вниз, чтобы увидеть остальные наши еженедельные новости.)
Что дифференциальная геометрия и..
Августовский выпуск: летние чтения для специалистов по данным
Ежемесячный выпуск
Августовский выпуск: летние чтения для специалистов по данным
Ищете поучительные, увлекательные и наводящие на размышления статьи? Вы пришли в нужное место
Не пора ли пересмотреть то, что считается захватывающим летним чтением? Мы так думаем. Здравый смысл (и многих отделов маркетинга) заставляет нас поверить, что сочетание теплой погоды и более медленного темпа требует не требующих больших усилий и низкооплачиваемых развлечений: интеллектуального эквивалента..
Как взглянуть на общие задачи машинного обучения свежим взглядом
Мы никогда не рекомендуем менять надежные, хорошо работающие рабочие процессы только ради изменений; «Если это не сломано, не чини это» — это распространенная народная идиома по причине: очень часто это правильный подход.
Тем не менее, существует значительный разрыв между «очень часто» и «всегда», и наши самые разочаровывающие дни на работе обычно наступают, когда наши проверенные временем методы не дают ожидаемых результатов или работают плохо. Именно здесь расширение нашей базы знаний..
Чтобы действительно выучить новую тему, не торопитесь
В культуре, которая ценит скорость превыше (почти) всего остального — «двигайся быстро и ломай вещи», — неплохо напомнить себе, что иногда замедление — самый эффективный путь. Это особенно верно, когда вы находитесь в процессе изучения сложных идей, что специалистам по науке о данных и машинному обучению необходимо делать более или менее ежедневно.
Мы только что отметили самый длинный день в году здесь, в Северном полушарии, и решили, что сейчас самое подходящее время, чтобы отпраздновать..
Основные материалы по машинному обучению
Если одной из ваших целей на ближайший год является расширение ваших знаний о машинном обучении, вы попали по адресу. Независимо от того, насколько вы опытны в алгоритмах, настройке гиперпараметров или MLOps, вы можете найти множество входов в эту тему, и наши авторы, многие из которых являются опытными экспертами по машинному обучению, обладают особым умением переводить сложные концепции в увлекательные и действенные сообщения.
На этой неделе мы выбрали одни из лучших статей по машинному..
Важно ли для специалистов по данным проявлять творческий подход?
Подумайте о креативном пекаре: образ, возникающий у вас в голове, скорее всего, представляет собой человека с бесконечным потоком идей, который затем воплощает их в красивые (и, надеюсь, вкусные) кондитерские изделия. Креативный архитектор? Конечно: тот, кто берет на вид скучный проект и воплощает его в жизнь, радуя людей, которые занимают новое пространство и перемещаются по нему.
А как насчет аналитика данных? Проявляется ли творчество в этой области в форме разработки новых моделей..
