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- 解开 NLP 中的共指消解！
- 10 个让你兴奋不已的人工智能网站！
- 10 个让你兴奋不已的人工智能网站！第二部分
- 2021 年十大人工智能公司
- 用 Python 代码解释的 10 个常用损失函数
- 人工智能领导者的 10 项必备技能
- 值得了解的 10 个改变游戏规则的人工智能突破
- 单行代码中包含 10 多种健康相关数据
- 你应该跟进的 10 篇 NeRF 论文—第 1 部分
- 人工智能最重要的 10 个递归神经网络
- 一行代码中包含 10 多种与政治相关的数据
- 10 个 Python 项目，通过描述来增强知识
- 在从事数据科学职业之前需要考虑的 10 个问题
- 人工智能趋势—2022 年 11 月
- 数据科学自学的 10 个资源
- 拓宽您技能的 10 门技术课程
- 每个 Python 开发者都应该知道的 10 件事
- NeurIPS 2022 指南——你不应错过的 10 个主题和 50 篇论文
- 数据科学能力是 10 年还是 10，000 小时？
- 每个 CS 专业学生都应该读的 1000 本书
- 机器学习中的 12 个常见错误
- 2022 年的 12 种基本数据科学工具及其最佳实践
- 生产中可重复机器学习的 12 个因素
- 12 个免费的 NLP 数据集帮助你度过这个疫情
- 2022 年 12 款语音识别模型；其中一个在 Github 上有 2 万颗星星
- 我在 JuliaCon 2020 学到的 13 个数据科学知识
- 15 个重要的 MLOps 最佳实践
- 15 个月撰写关于媒体的数据科学文章——成就和经验教训
- Python 最有用的 15 种 NumPy 方法
- 熊猫入门的 15 个步骤——完全入门指南
- 2021 年基于 AI/ML/AR/VR 的 15 大独特应用创意
- 雇佣应用程序开发人员前要问的 15 个首要问题
- 机器学习面试问题-1
- 机器学习面试问题-2
- 机器学习面试问题-3
- 16 个用于情感分析的开源 NLP 模型；一个在顶端升起
- SoundCloud、Apple Podcasts 和 Spotify 上的 18 个最佳数据科学播客
- 1 使用 TensorFlow 和 Keras 的周期学习率计划
- 面向初学者的 20 个核心数据科学概念
- 预测分析的 20 个用例
- 2020:充满惊人人工智能论文的一年——综述
- 2022:充满惊人人工智能论文的一年——综述🚀
- 2022:chat GPT 年，未来如何？
- 掌握熊猫:每个数据科学家都应该知道的 21 个熊猫小贴士
- 今天你应该追随的 25 位鼓舞人心的人工智能思想领袖
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- CNN 在 2D 的路径规划
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- 熊猫数据帧训练/测试分割的 3 种不同方法
- 数据科学家在代码中经常犯的 3 个错误
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- 获得研究生数据科学家工作的 3 个关键因素
- 数据科学的 3 个层次
- 3 个 Moonshot 解决方案，用于在 2027 年前将人工智能纳入网络安全
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- 这是我相信 2021 年将是人工智能伟大的一年的三个原因
- 解决了 3 个棘手的案例研究问题
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- 线性模型导致错误结论的 3 种方式
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- 300 台 NLP 笔记本和自由
- 来自文本的 3D 模型！
- 视频三维重建:LASR
- 人工智能/人工智能系统中的 4 种认知偏差
- 构建机器学习模型时的 4 个常见陷阱
- 处理缺失数据的 4 种优雅方式
- 你需要知道的 4 个图形神经网络(WLG、GCN、加特、金)
- 机器学习的基本数学技能
- 通向数据科学的 4 条途径
- 雇佣数据工程师前要问的 4 个问题
- 编写可伸缩 Apache Spark 代码的 4 个技巧
- 图示了 4 种类型的 EC2 实例
- 数据科学家和机器学习工程师应对机器学习面试的终极指南
- 人工智能改变全球人力资源的 4 种方式
- Python 中的 5 个出色的数据可视化库
- 2022 年 5 个最佳人工智能 Python 编程框架
- 可能让您付出代价的 5 个数据粒度错误
- 5 数据科学在人寿保险行业的应用
- 构建 ML 模型的 5 种不同方法！
- NLP 中每个人都应该阅读的 5 篇重要论文
- 来自数据科学前沿的 5 种见解
- 我在 ACL 2020 学到的 5 个机器学习想法
- 机器学习中最常用的 5 种距离度量
- 数据科学家最重要的 5 项技能
- GitHub 上 5 个必知的机器学习库；一个是必须学习的
- GitHub 上 5 个必须知道的 NLP 库；一个是必须学习的
- 5 种流行的机器学习算法
- 启动人工智能创业的 5 个实用技巧
- 为什么每个人都可以成为拥有人工智能的伟大艺术家的 5 个理由
- 数据科学家的 5 个角色
- 你是一名优秀研究员的 5 个标志
- 成功实施机器人过程自动化的 5 步指南
- 构建 KNN 分类器的 5 个步骤
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- 改善条形图的 5 个技巧:Matplotlib
- 解决了 5 个棘手的 SQL 查询
- 解决了 5 个棘手的 SQL 查询—第二部分
- 所有类型的 ML 加速器
- 机器学习中 5 种有用的编码技术
- 人工智能可以帮助提高公司生产力的 5 种非常实用的方法
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- 5 位数据科学领域的女性，她们将真正加速你的职业曲线
- 来自不同行业领域的 50 多个对象检测数据集
- 50 多个 Python 3 技巧和窍门
- 5G 网络和人工智能
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- 在谷歌云上创建资源的 6 分钟咒语
- 被谷歌自己扼杀的 6 款最受欢迎的谷歌产品
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- 面向初级数据科学家、分析师和数据工程师的 6 个生产率技巧
- CMU 电竞产业之夜回答的 6 个问题
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- 600 个 NLP 数据集和荣耀
- 6G 将带来我们期待已久的赛博朋克人工智能未来
- 你应该知道的 7 个很棒的 Jupyter 工具
- 帮助你更好地学习 Python 的 7 个初学者技巧
- 你必须知道的 7 个最好的机器学习应用
- 机器学习的 7 种分类算法
- SciKit-Learn 的 7 种数据预处理方法
- 评估人工智能环境的 7 个维度
- 面向 NLP 爱好者的 7 个免费在线资源
- 7 名讲师发布了为期 5 周的免费数据科学训练营
- ChatGPT 的 7 个有趣实验
- 7 sci kit-学习生成人工(合成)数据的实用程序
- 作为数据科学家，远程工作需要加强的 6 项软技能
- 改善情感分析的 7 个步骤
- 清理和结构化数据以进行分析的 7 种技术
- 我在人工智能创业公司的 2 年里学到的 7 件事
- GitLens 帮助我更快理解代码的 7 种方法
- 识别和处理丢失数据的 7 种方法| 3 种不应该的方法
- 来自不同行业领域的 70 多个影像分类数据集—第 2 部分
- 8 Python 集合模块的主动学习见解
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- 关于 Python 编程语言的 8 个有趣事实
- 构建我的第一个 Web 应用程序 8 个月后:为什么我后悔使用 Visual Studio 2019
- 特斯拉人工智能团队的 9 个教训
- 9 🆒对象检测数据集
- 机器学习改善供应链管理的 9 种方式
- 机器学习中处理缺失值的 9 种方法
- 两周 900 颗星:Deepchecks 的开源版本和导致它的一切
- 在数据社区中建立 LinkedIn 形象的 3 步指南
- DeepMind 的 AlphaStar 背后的强化学习技术的基本概述
- 学习阿帕奇气流 2 的初学者指南。X
- 配置 Haystack 以使用 Weaviate 的初学者指南
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- 用机器学习预测股票价格的初学者指南
- Twitter 高级搜索 API 初学者指南
- 配对交易简介
- 支持向量机综述
- 人工智能历史的(简要)视觉指南
- 代码行数最少的聊天机器人
- 深度学习算法的备忘单:类型、应用和示例
- 线性回归和 KNN 回归的比较研究
- 数据科学家置信区间、t 检验和 z 检验完全指南
- 数据科学 SQL 完全指南
- 概率分布的完整概述，包括示例、实现
- Tableau 图表综合备忘单:Tableau 桌面专家认证之路
- 使用 PySpark MLlib 进行文本分类的综合指南
- NLP:使用 Python 的正则表达式综合指南
- 用熊猫掌握数据分析:使用斯坦福开放警务数据的逐步指南
- 遗传算法简介
- 使用 R GGplot2 包进行图形定制的综合指南
- Excel 中 T 测试的综合指南
- 集群资源的管理列表
- 重要时间序列预测概念的精选列表
- 数据科学家不仅仅是数据科学家
- 走向人工智能——克服数据挑战
- 数据科学家在 AWS 上使用 Kubernetes 的入门指南
- 深入了解领域知识+数据科学
- 价格弹性的详细介绍——附示例
- 关于强化学习的论述
- 你应该看看这个有效的模型选择框架
- 使用深度学习的文本摘要的完整介绍，带有示例代码(Ft。拥抱脸)
- 神经科学的一个基本原则是激发神经网络的优化
- 检测服务器计算机异常行为的高斯方法
- 对 NumPy 的温和介绍
- Tensorflow 音频分类简介
- 自动微分的简明介绍
- 文献数字化浅说(下)
- 图形嵌入的简明介绍
- 暗示学习的温和介绍&知识蒸馏
- 元学习的简明介绍
- 元学习的简明介绍
- 表象学习的温和介绍
- 使用机器学习的预测性销售线索评分指南
- 机器学习流水线和核心指南
- Docker 中的持久存储指南
- 人工智能助手——贾维斯对哈尔
- 人工智能对自动驾驶车辆的攻击
- 让人工智能为广告服务
- 构建以数据为中心的自主人工智能之旅
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- 变压器神奇应用之旅——第二部分
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- 一个可以辨别电影类型的神经网络
- AI 新绽放？为什么布鲁姆模式可以改变游戏规则
- 一个新的大脑启发的智能系统只用 19 个控制神经元来驾驶汽车！
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- 使用 Tensorflow 的 ImageDataGenerator 对图像进行数据扩充的介绍
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- 外汇交易非农就业介绍
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- 数据预处理概述:转换变量-列转换器、OneHotEncoding、标签二进制化、标准化、规范化、鲁棒缩放等等
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- 使用二元、二项式和贝塔分布分析 SAS 中的顺序数据。
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- 用谷歌云的自然语言 API 分析聊天信息的情绪
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- 使用 Streamlit 在 30 分钟内创建一个文本摘要 Web 应用程序
- 使用 Shapash 构建一个 Web 应用程序，在几秒钟内解释您的 ML 预测
- 用人工智能构建可动画化的 3D 模型
- 使用简单的编程，用定制的知识为你的网站构建类似 ChatGPT 的聊天机器人
- 构建和部署一个具有短期和长期记忆的电报机器人
- 使用深度学习构建浮动电影推荐—在<10 Mins
- 使用 Amazon Rekognition 自定义标签构建自然花卉分类器
- 使用 Streamlit 和 Prisma 快速构建实时数据应用程序
- 用深度 Java 库构建语义切分 App
- 用 Firebase AutoML Vision Edge 构建 TensorFlow Lite 模型
- 建立你的第一个推荐引擎
- 使用 Pytorch 构建您自己的生成性对抗网络(GAN)
- 用 Scrapy 构建一个基本的 Web 文本刮刀
- 构建基于内容的推荐系统
- 为深度学习项目构建自定义图像数据集
- 用 AWS 构建数据湖
- 通过 Gradio 在 Jupyter 中构建快速交互式仪表板
- 在数据不可用时构建机器学习模型
- 在谷歌云平台上构建产品推荐引擎
- 用 AWS SageMaker 构建产品推荐引擎
- 利用 TFRS 构建推荐系统
- 利用 TFRS 构建推荐系统
- 用熊猫构建推荐系统
- 用 Python 从头开始构建递归神经网络
- 构建相对价格强度指标
- 用 Elasticsearch 在 15 分钟内建立一个搜索引擎
- 在没有数据集的情况下构建一个辣椒分类器，准确率为 96%
- 构建超分辨率图像网络应用
- 使用 Amazon Sagemaker 构建端到端深度学习模型，并部署在 AWS 云上
- 构建端到端链接的数据工程项目
- 使用矩阵分解构建端到端推荐引擎，使用 Amazon SageMaker 进行云部署
- 如何为数据科学制作 Web 应用程序
- 用 SAS 建立和优化随机完全区组设计
- 使用 TF2 从头开始构建和可视化机器语言翻译
- 使用 Keras Functional API 构建复杂的深度学习模型
- 用 Tensorflow 构建复杂的图像增强管道
- 使用 Amazon Lex、Google Knowledge Graph 和 CloudFront 为网站构建端到端搜索引擎聊天机器人
- 从头开始构建前馈神经网络
- 构建支持 ML 的应用程序
- 神经网络从零开始，详细介绍 Python 代码和数学——I
- 用 Python 代码和数学详细构建神经网络— II
- 构建量化感知训练的深度学习模型
- 构建强化学习代理，同时学习合作和竞争
- 使用 Flask 构建 RESTful APIs
- 使用 Python 的 NTLK 包构建垃圾邮件检测器
- 商业分析不是火箭科学
- 商业分析还是数据科学学位？
- 艾预测，到 3000 年底，iPhone 的宽度将超过 1 米
- 伊斯坦布尔的咖啡馆和餐馆管理及其经济背景
- 计算网络的反向传播
- 用计算机视觉计算营养事实— Foodify.ai
- 机器学习的简单线性回归教程(ML)
- Tableau 中的计算:Tableau 桌面专家认证之路
- 机器学习中的微积分
- 校园招聘:EDA 和分类—第一部分
- 校园招聘:EDA 与分类——第二部分
- AI 能否预测 2020 大选？
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- AlphaZero 应用于一个模拟游戏。
- 一个 AI 能理解美对我们来说是什么吗？
- 人工智能能增强客户支持吗？
- 人工智能能帮助重型卡车制造业开发新的设计吗？
- 可审计的 AI 能提高模型的公平性吗？
- 多元线性回归可以用实例级统计改进吗？
- Rasa 的动作服务器可以做异步调用吗？
- 强化学习代理可以学习博弈系统吗？
- 机器人能说服你吗？
- 没有谷歌我们能活吗？
- 你能在这次高中数学考试中获得高分吗？
- 你能掌握一切吗？
- 癌症研究需要更好的数据
- 资本资产定价模型(CAPM)-使用 Python
- 附近的顶级餐厅搜索器
- 胶囊网络:你看到的一切都不是真的
- 验证码 v/s 机器:激烈的竞争？
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- 当你准备从事深度学习的职业时，需要注意什么
- 书评:Provost 和 Fawcett 的《商业数据科学》
- 中心趋势:揭开“平均”术语的神秘面纱
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- 用于 Numpy 聚类的质心神经网络
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- 混沌、复杂性、涌现和技术奇点
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- ChatGPT:它内部是如何工作的？
- 使用机器学习检查推文的情感
- 基于 Monk AI 的胸部 X 线异常分类
- 基于胸部 X 线的肺炎分类
- 统计学中的卡方假设检验
- 带 R 的卡方检验示例
- 为您的数据科学文章选择合适的特色图片
- 为 DNNs 选择学习率
- 在 Google AI 平台上选择用于训练对象检测模型的机器类型
- 人工智能和机器学习中的 7 个重要概念
- Clash Royale API:循环查询数据收集
- Clash Royale 挑战算法:有多少玩家可以获得 12 胜？
- Python 中的类和对象及其示例
- 一阶加纯滞后(FOPDT)系统的经典辨识方法
- 分类算法—随机森林分类器
- 分类评估指标解释清楚
- 使用 Monk AI 通过使用数据集的切片进行分类
- 利用机器学习对植物叶部病害进行分类
- 信用贷款客户分类
- 用 Python 解释封闭形式和梯度下降回归
- 云存储与数据库，云如何组织其服务
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- 集群:什么是集群，何时使用集群？
- 代码算法
- 代码迁移:SAS 到 Python
- 科学和人工智能中的代码再现性危机
- 编码是一个开始，但这还不够！
- 咖啡、茶和 EMD
- 强化学习应用中的合作与竞争
- 协同过滤——一种推荐系统
- 计算机视觉中的颜色理论
- 利用深度学习为黑白图像着色
- 哥伦比亚大学新的免费人工智能课程
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- 用于深度强化学习的组合 PurgedKFold 交叉验证
- 使用 Pandas merge()、join()、concat()和 append()合并数据集
- 结合变形金刚的表现力和细胞神经网络的高分辨率图像合成效率
- 机器学习中的常见挑战以及如何应对它们
- 使用 Node2Vec 进行社区检测
- 公司已经在招聘 GPT-3 技能
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- C++和 Python 的比较及代码示例
- 针对初学者的 Python 线性回归完整详细教程
- 完整的 Git 初学者教程，带示例
- 线性回归完全指南
- 熊猫数据框架完整指南及实时使用案例
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- 特征工程方法的完整列表:40 种技术，10 个类别
- MOOC 数据科学专业的完成率非常低
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- 优化你的熊猫代码的综合指南
- 变压器综合指南
- MLOps 的可视化介绍:第 1 部分
- 计算机科学 vs .数据科学，让我们一劳永逸地解决它
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- fast.ai 的计算机视觉
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- 数据集中偏差和方差的概念
- 调和人工智能与隐私:规则与良好实践
- 条件独立性
- 条件概率和贝叶斯定理浅释
- 条件故事生成—第 1 部分
- 混淆矩阵到无混淆矩阵只需 5 分钟
- 使用 gcsfuse 将 Colab 连接到 GCS 桶
- 基于内容的词嵌入推荐系统
- 使用 Python 将图像转换为 ASCII 艺术图像
- 在 Python 中将字符串转换为日期时间格式
- 凸性和詹森不等式(以及 AM-GM 不等式)
- 一维信号的卷积
- Python 卷积神经网络(CNN)教程
- 虚拟卷积神经网络
- 数据科学中的复制和粘贴编程
- 高度工业化国家的冠状病毒病例
- 新冠肺炎之后的企业人工智能战略
- 统计学中的相关性及其类型
- 如何用 Terraform 进行云成本估算
- 聊天机器人能穿越小世界吗？
- 数据科学会是你的下一次学习冒险吗？
- 计算 python 列表项目的出现次数
- 使用 Seaborn 热图的协方差矩阵可视化
- 新冠肺炎:使用深度学习和 OpenCV 的人脸面具检测
- 新冠肺炎封锁影响分析
- 新冠肺炎:算法杀手？
- 用 Python 实现 CPU 实时人脸检测
- 混凝土裂缝检测
- 用人工智能破解开放比特币
- 疯狂的 GPT-3 个用例
- 从图像创建三维模型！人工智能和游戏开发，设计…
- 创建一个布尔图像分类器快速与任何数据集，与卷积神经网络(CNN)与代码的简要说明
- 使用 Plotly-Dash、Google BigQuery 和机器学习创建一个房屋价格预测应用程序
- 使用 Python 和 Heroku 创建并部署您的第一个 Flask 应用程序
- 通过微调 T5、BART 和 GPT-2 创建印度尼西亚配方生成器
- 用人工智能创建逼真的 3D 效果图！
- 从图片创建逼真的动画循环视频
- 创建用于对象检测的数据集
- 用 LSTM 在几分钟内创建你的第一个文本生成器
- 使用 RNNs 和 TensorFlow 创建您自己的哈利波特短篇故事
- 使用 Pytorch 从头开始创建迷你单词嵌入
- 在 Raspberry Pi 上创建您的 NAS 数据库服务器
- 使用 TensorFlow GPU 创建深度学习环境
- 创建一个公式来评估知识
- 使用 Plotly Express 和 Dash 创建令人惊叹的交互式仪表盘
- 用 Tensorflow.js 创建无触摸界面
- 用 Python 创建“交易情绪分析器”
- 用 Python 创建语音识别应用程序
- 使用 Streamlit 创建 Web 应用程序:入门
- 使用 TensorFlow、Google 云平台和 Firebase 创建人工智能 Web 应用程序
- 以简化的方式创建对象检测模型
- 使用机器学习的信用卡欺诈预测
- 信用风险建模——模型预测精度不高怎么办？
- 酒店业的危机防护
- 跨语言语言模型
- 交叉验证类型以及何时使用
- 加密货币:数字现金初学者指南
- 数据科学中的 CSV 文件格式
- 2021 年数据科学就业市场趋势分析
- 课程学习
- 维度的诅咒
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- 使用 EfficientDet 的自定义对象检测-最简单的方法
- 用 Python 定制数据框的统计细节
- 将客户细分作为一种策略
- 基于 K 均值聚类的客户细分
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- CVPR 2021 年最佳论文奖:长颈鹿——可控图像生成
- CVPR 2022 最佳论文荣誉奖:双快门光学振动传感
- 不确定性建模在人脸识别中的应用
- 基于物联网的智慧城市网络流量中的网络攻击检测
- CycleGAN 作为 OCR 图像去噪引擎
- [2019-CVPR] D2 网:极端外观变化下图像间的匹配问题
- DagsHub → Github 数据科学
- DALL E:从文本标题生成图像！灵感来自 OpenAI 的 GPT-3 和图像-GPT
- DALL-E 真正的意义
- Dalle Mini 非常棒，你可以使用它！
- Tableau 中的仪表板和故事:Tableau 桌面专家认证之路
- Python 中数据科学家/分析师日常工作中的常见数据清理任务
- 向销售预测添加疫情指数
- 熊猫数据分析项目—逐步指南(Ted 演讲数据)
- Python 中随机森林的航班价格预测
- 数据分析—它将走向何方？
- 数据反熵自动化
- 数据、自动化、分析、人工智能——无与伦比的四重奏
- 数据基础教程
- 以数据为中心的人工智能:解码炒作
- 以数据为中心的人工智能与浮潜人工智能:企业人工智能平台
- 用 Python 实现投资项目的数据清洗
- 数据协作变得更加容易
- 使用 OpenCV 收集数据
- 通过 Python 使用 Numpy 进行数据分发
- 使用 Julia Lang 的数据工程
- 彼得·泰尔对零到一的数据探索
- 使用 Python 从 5 个主要数据源获取数据
- 数据总是不完美的
- 毫不客气地进行数据挖掘
- 数据预处理——一个被大众忽视的重要阶段
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- 数据科学 101 —包含 R 和 Python 代码的中型平台短期课程
- 数据科学 101:在 Python 中使用管道指南
- 了解数据科学行业工作文化的原因
- 使用 Saturn 云部署托管 FastAPI
- 数据科学:初学者的简单途径
- 数据科学，未来时代的亚历山大
- 数据科学职业道路排名
- 数据科学案例研究:预测职位发布的工资
- 数据科学大专学历或自学
- 数据科学课程
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- 误差公式数据科学评估指标—揭示回归算法[第 2 部分]
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- 面向所有人的数据科学:了解您的数据—第 1 部分
- 造福社会的数据科学:当法西斯接管
- 商业中的数据科学
- 医疗保健中的数据科学
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- 数据科学:这不仅仅是关于你选择的语言
- 数据科学学习途径
- 数据科学 MOOCs 太肤浅了
- 2020 年开始使用的数据科学工具
- 数据科学将会大众化(不到 10 年)
- 数据科学家编码练习
- 数据科学家面试流程—个人经历
- 数据科学家类型
- 数据科学家很危险
- 数据科学家可能会成为一种商品——是时候修补方法了……
- 数据科学家必须拥抱数学
- 使用 Python 的数据结构和算法:编程系列 101
- Tableau 中的数据类型:使用和清理；Tableau 桌面专家认证之路
- 使用 TFDV 进行机器学习的数据验证
- Apache Spark 中针对大数据迁移工作负载的数据验证框架
- 使用 MLFlow 和 LakeFS 实现高效工作流的数据版本控制
- 数据可视化——一门被低估的艺术
- 使用 Pandas 和 Plotly 实现数据可视化
- 当管理层要求你创造一个人工智能魔法时
- 数据可视化用 Tableau 进行数据分析:种族在 COVID 死亡中起作用吗？
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- 用 Python 处理数据——第 2 部分
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- DeepMind 的新超级模型:感知者 IO 是一个可以处理任何数据集的转换器
- 对数据技能的需求激增
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- 揭开机器学习的神秘面纱
- 揭开主成分分析的神秘面纱
- 揭开长短期记忆(LSTM)网络结构的神秘面纱
- 在你的 iPhone 上部署一个 Python 机器学习模型
- 使用 Streamlit 和 Heroku 部署深度学习模型
- 使用深度 Java 库在 Java 中部署 HuggingFace NLP 模型
- 免费部署机器学习网络应用
- 使用 Flask 部署 NLP 模型
- 使用 Flask 将 Keras 模型部署为 API
- 用 Flask 和 Heroku 在网上部署算法(免费)
- 使用 Streamlit 部署数据科学 Web 应用程序:文本显示
- 使用 AWS EC2 将机器学习模型部署为服务
- 使用 AWS 将机器学习模型部署为 API
- 在生产中部署 ML 模型:模型导出和系统架构
- 2:监控洗钱活动指南系列
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- 数据科学实验设计
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- 使用大 M 指定转向点的四次多项式
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- 使用 Docker 图像为初学者定制顶点 AI 管道[第 2 部分]
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- MLOps:基本标准原则
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- DevOps 路线图—如何开始！！
- 糖尿病分类模型有 SVM 模型和 KNN 模型
- DIAYN:多样性是你所需要的
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- 规范化和标准化的区别
- 从机器学习的角度看自然语言处理和计算机视觉的区别和联系
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- 处理分类值的不同方法
- 使用 Python 的不同数据分割交叉验证策略
- 不同的概率分布第二部分
- 扩散模型——我的“第二个？”艺术家。
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- 使用张量流的数字分类，Keras
- 数字艺术家:创造性对抗网络(CAN)
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- 降维
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- 深入研究线性回归和多项式回归
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- DOCKER——向创新世界运送集装箱！！
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- 这份人工智能时事通讯是你所需要的| #3
- 这份人工智能时事通讯是你所需要的#4
- 这份人工智能时事通讯是你所需要的#5
- 这是你所需要的人工智能时事通讯#6
- 这份人工智能时事通讯是你所需要的#7
- 这份人工智能时事通讯是你所需要的#8
- 这份人工智能时事通讯是你所需要的#9
- 这个人工智能从水下图像中移除水！
- 这个人工智能从你的图像中移除不想要的物体！
- 这个 AI 拍摄一个视频，并填充一个对象后面缺失的像素！
- 这种人工智能将人脸转换成迪士尼动画电影角色(卡通)
- 这篇文章是两极:人工智能在教育中的作用。
- 这种脸书架构允许 NLP 模型选择自己的架构
- 这项谷歌大脑技术简化了 ML 的可解释性
- 这个谷歌模型通过比较来学习
- 这就是人工智能如何重新想象改变了科技世界的 10 位女性。
- 这就是我如何在每次办公室会议上假装自己
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- OpenAI 的这个神经网络可以从小数据集学习
- 这个开源框架由 LinkedIn 创建，旨在简化 TensorFlow 和 Spark 之间的互操作性
- 这种由谷歌创造的强化学习方法可以通过最少的演示来学习
- 这所大学发布了一门免费的在线数据科学课程(带学分)
- 本周 AI # 001—2021 年 9 月
- 本周 AI # 002—2021 年 10 月
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- 三种类型的递归神经网络
- 时间序列分析和预测
- 时间序列分析:SciKit 实践-学习特征工程
- SAS 中的时间序列分析
- 用 Python 进行时间序列分析
- Python 中用于股市预测的时间序列聚类-第 1 部分
- Python 中的时间序列数据分析
- Python 中的时间序列数据可视化
- 时间序列预测—构建和部署模型，续
- 时间序列预测—构建和部署模型
- 新冠肺炎时间序列预测
- Python 中的时间序列预测
- 时间序列预测:使用 LSTM 模型预测股票价格
- 时间序列预测:用脸书的先知模型预测股票价格
- 用 LSTM 模型进行时间序列预测
- Python 中 ARIMA 模型的时间序列预测[第一部分]
- Python 中 ARIMA 模型的时间序列预测[第二部分]
- 利用 LSTM 时间序列预测比特币价格
- 采用自适应滤波的时间序列预测
- 基于 Spark 的时间序列预测
- 金钱的时间价值很容易解释
- 数据科学能力时间表
- Tinder + AI:完美的配对？
- TinyML:理解边缘机器学习的快速指南。
- TinyML(微型机器学习)改变了边缘计算
- Plotly 条形图的提示和技巧
- 使用 Python 进行机器学习以避免数据泄漏的技巧和诀窍
- 有效撰写技术博客的技巧
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- 泰坦尼克号挑战—灾难恢复的机器学习—第二部分
- 巨大的挑战——用于灾难恢复的机器学习
- 泰坦尼克号生存预测— I
- 泰坦尼克号生存预测-II
- 监督还是不监督？监督与非监督学习
- 构建情感分析器时使用的工具
- 2022 年 4 月 10 大人工智能文章
- 2020 年十大计算机视觉论文
- 2021 年十大计算机视觉论文
- 2021 年十大地理定位应用创意
- 2022 年十大开源数据科学工具
- 2022 年将使用地理空间数据的 10 大 Python 库
- 87%的机器学习项目失败的 10 大原因？
- 数据科学家应该知道的 10 大 SQL 查询
- 2020 年全球十大科技技能
- 专业使用 Github 的 16 大最佳实践
- 前 20 个数据工程工具和 5 个突出的
- 新数据科学家应该阅读的前三本书
- 每个数据科学家都应该考虑的 3 大数据科学课程
- 数据科学家应该知道的 3 大 NLP 用例
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- 2022 年命名实体识别的五大方法(NER)
- 金融工程的 5 大基本机器学习库
- 2021 年数据科学五大免费云 ide
- 2021 年 5 大机器学习竞争平台
- 五大机器学习领域:新手博客
- 2022 年五大机器学习行业
- 2021 年前 5 大机器学习模型
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- 有史以来最伟大的数学家的 7 大数学名言
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- 2022 年关于数据科学的顶级媒体出版物和标签
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- 基于 NMF 的用户评论分类主题建模
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- 解释了机器学习中的数据类型
- 机器学习中的核类型
- 基于卷积网络的 U-Net 图像分割
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- 优步使用这种技术来改善使用合成数据的机器学习模型的训练
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- 通过可视化理解贝叶斯定理
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- 非结构化数据与结构化数据:5 个最重要的区别
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- 无监督学习:14 种最重要的算法
- K-Means 与相似性传播聚类
- 像专业人士一样使用 Google Colab
- 决策树和随机森林在机器学习中的应用
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- GroupBy 方法简介
- 数据科学的惊人 SQL 查询
- 使用 Python 的 If-Else 控制语句的实用技巧
- 使用 Python 的 While 和 For 控制循环的有用提示
- 使用 CNN 对年龄组进行分类
- 使用 TensorFlow 深度学习模型进行外汇交易
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- 使用人工智能控制人工智能:如何防止创建有偏见的数据集
- 应用人工智能在博物馆提供互动体验
- 用人工智能实现基于向量的主题建模技术
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- 使用 ARKit 开发基于人工智能的移动应用
- 使用计算机视觉和主题建模增加 Instagram 上的品牌参与度
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- 在 Pandas 中使用 Excel 引用函数
- 使用 Excel 计算外汇市场的风险价值
- 用博弈论重新定义 PCA，用深度学习推测比特币价格
- 利用 Gridsearchcv 建立乳腺癌数据集的 SVM 模型
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- 自然语言处理在灾难应对中的应用
- 利用自然语言处理改进超视距雷达和循证医学中微量元素的识别和提取
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- 使用 Prophet 预测 2021 年比特币价格
- 使用 Stocktwits 创建投资者情绪指标
- 通过 Google Colab 使用 Tesseract-OCR 进行文本识别
- 将 Torchmoji 与 Python 和深度学习结合使用
- 利用迁移学习检测疟疾疾病
- 使用 Python 中的 Twitter Rest APIs 来批量搜索和下载 Tweets
- 利用 Dask ML 框架进行欺诈检测—端到端数据分析
- 因果推理中的方差缩减
- 各种类型集中趋势测量
- 在 Google Colab 上获取数据的各种方法
- 在 GPU 支持下运行 ML & DL 实验的独立于供应商的设置
- 使用深度学习和变形金刚的视频到文本描述
- 大数据可视化指南:与数据和技术的 10 大差异
- 视觉感知——从人类视觉到计算机视觉
- 矩阵和向量运算的可视化表示以及在 NumPy、Torch 和 TensorFlow 中的实现。
- 用分散文本可视化特定性别的推文
- 用 Python 可视化一个有趣的排序算法
- 发动一场对抗光污染的战争来拯救世界——机器学习将会有所帮助
- 想让你的应用变得有吸引力？这里有一些设计技巧
- 想优化你的模型？使用学习率衰减！
- 我们不再需要担心过度拟合
- 这家新的创业公司旨在拿下 AWS 和 DevOps 的工作
- Web 应用安全:2021 年 11 大最佳实践
- 使用 Selenium 和 Python 进行网页抓取
- Python 中使用 Scrapy 的 Web 抓取分步指南
- 用 python 中漂亮的汤库进行电影数据的 Web 抓取
- 用 Python 和 Selenium 抓取热门电影
- 使用 Python 进行网络搜集:股票市场示例
- 使用 Python 进行 Web 抓取
- R 项目—使用 R 进行 Web 抓取—使用 R 和 rvest
- 第 2 部分:缩放 Yelp 下载算法
- Web 抓取 Yelp，第 3 部分:对 Yelp 抓取的数据执行 EDA
- 帮助数据科学家准备薪资谈判的网站
- 每周机器学习研究论文阅读清单——# 3
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #4
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #5
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #6
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #7
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #8
- 每周机器学习研究论文阅读清单— #9
- 欢迎来到扩充时代
- 欢迎来到由 Deepfakes 驱动的网络欺诈新时代
- AI 还做不到的#003
- 什么是 Apache Spark 和分布式计算？
- 什么是机器学习的基线模型和基准，为什么我们需要它们？第 1 部分分类
- 什么是云 IAAS、PAAS、SAAS、FAAS，我们为什么使用它们
- Python Decorators 在功能上是什么？
- 对机器学习有哪些常见的误解？
- 云的主要特性是什么？
- 数据科学家真正想要的是什么？
- 你喜欢什么？Python 还是 R？为什么不两者都要？
- 2500+热门文章的史料教给我们什么？
- 数据分析师是做什么的？—完整的职业指南
- 什么进入一个真正的从摇篮到坟墓的商业转换平台？
- AI 为计算机视觉做了什么？
- 双向 LSTM 神经网络与顶夸克有什么关系？
- 什么？怎么会？为什么？—在数据科学的世界里！
- 如果查尔斯·达尔文建立了一个神经网络会怎么样？
- 如果我们把人工智能和 AR/VR 融合在一起会怎么样？
- 什么是 GPU？深度学习需要 GPU 吗？
- 什么是机器学习中的模型
- 什么是对抗性神经密码学？
- 什么是近似算法？
- 什么是人工智能(AI)？
- 什么是 Canny 边缘检测算法？
- CLIP(对比语言—图像预训练)是什么，如何用于语义图像搜索？
- 什么是数据工程，谁是数据工程师，他们在数据科学中扮演什么角色，如何成为一名数据工程师？
- 什么是深度学习？
- Deepmind 的基于检索的 transformer (RETRO)是什么&它是如何工作的？
- 什么是 GPT-4(什么时候？)
- 什么是分层强化学习？
- 什么是归纳偏差？
- 什么是机器学习(ML)？
- 什么是全景场景图生成(PSG)？
- 什么是透视翘曲？| OpenCV 和 Python
- 什么是无服务器 AWS Lambda 以及如何使用它
- 什么是张量流，它是如何工作的？
- 一个世界模型，薛定谔的猫，和神经网络有什么联系？
- 批量大小对模型学习有什么影响？
- 人工智能的未来是怎样的？
- Python 中的 timeit 模块是什么？
- Python 中的解包是什么
- 通过分析 41，584 个产品管理帖子，我学到了什么
- Caffe 是一个什么样的框架？
- 你是哪种父母？
- 新冠肺炎流行病模型没有告诉你的是
- 优步从建立自己的机器学习平台中学到了什么？
- 我们所谓的“深度假货”不再是假货:如何善用这项技术
- 光学字符识别(OCR)是什么，为什么和如何
- 未来 10 年或以后，AI 会实现什么？
- 从事应用人工智能工作是什么感觉？
- 朴素贝叶斯分类器的‘朴素’是什么？
- 逻辑回归背后的思想是什么？
- 使用 StreamLit 分析 Whatsapp 群聊—第二部分
- 使用 Python 和 Plotly 的 Whatsapp 群聊分析
- Whatsapp 群聊分析用 Python 和 Plotly…还有更多！
- 当艾的火花射向元宇宙
- 亚马逊的 AI 只招男性歧视女性的时候
- 当数据变得疯狂时—如何处理
- 当 GraphSAGE 遇到 Pinterest
- 机器学习模型什么时候可以投入生产
- 当方差和标准差无法解释可变性时！
- 科幻电影和书籍中承诺的机器人在哪里？
- 哪些人工智能技术过时了？
- 哪项自然语言处理任务没有受益于预先训练的语言模型？
- 哪个 Python 网页抓取包最好？
- 哪些声音技巧会在不久的将来流行起来？
- 递归神经网络的基础
- 谁能成为数据科学家？
- 为什么准确度不是不平衡数据的好指标
- 为什么 Adam Optimizer 不应该是默认的学习算法？
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- 为什么要将文本转换成矢量？
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- 为什么我选择亚马逊网络服务(AWS)而不是其他云提供商
- 为什么相互作用的变量在线性模型中相乘
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- 为什么 Map()、Filter()和 Reduce()函数这么出名？
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- 为什么应该使用 Google Colab 进行机器学习项目
- 为什么应该使用 WebSocket 来检索实时加密数据
- 为什么你的构建管道总是让你的机器学习模型失败
- AI 会取代程序员吗？
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- 机器人会抢走你的工作吗？大概是的。
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- 在这次黑客马拉松中赢得 10，000.00 美元！
- SQL 和 PySpark 中的窗口函数(笔记本)
- 使用监督学习的葡萄酒分类器，准确率为 98%
- 使用 Python 的词云
- 词移动距离解释:一种有效的文档分类方法
- 数据科学项目的工作流程
- 机器学习项目的工作流程
- 从事计算机视觉项目？这些代码块将帮助您！！！
- 机器学习中的分类世界
- 算法的最差、最佳和平均性能
- 你会在人工智能档案上向右滑动吗？
- WIN32 包第 1 部分的包装
- 使用 TensorFlow 的数据 API 编写高效的输入管道
- 以正确的方式编写 TFRecord 文件
- XGBoost:它在机器学习方面的当前能力和用例
- Yeetum 每周定量报告
- 是的，机器人将取代你
- 是的，我们需要统计显著性检验
- YOLO V5——已解释和非神秘化
- YOLO V5 来了！使用 YOLO V5 的自定义对象检测教程
- 自定义数据集上的 Yolo-V5 对象检测
- Yolov3 CPU 推理性能比较— Onnx、OpenCV、Darknet
- 你有偏见！
- 成为数据科学家还不算太老
- 分分钟可以用 Docker 安装气流！
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- 您可以将 Databricks 和 AWS S3 与 MLflow FREE 一起使用
- 闯入数据科学领域并不需要硕士学位
- 埃隆·马斯克:“你们问的问题比主流媒体好得多。”
- 如果你一直在网上求职，你将永远不会成功
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- 你的脸在网上不安全。你可以这么做。
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