Learn more about 数据科学 - Section 5

发掘数据科学的数据潜力，实现数据驱动的艺术和科学

需要作为数据科学家成功的软技能

当你在成为一名数据科学家的职业道路上努力时，很容易将注意力集中在硬技能上你可能想学习一个新的机器学习算法，比如带有非...

6 个 Python 中使用 * 和 ** 的场景

如果你曾经查看过 Python 库的文档，不可避免地会注意到在多个地方使用了 * 或 **我们将学习七种使用情况，其中 * 和 ** 很方...

在Power BI中开发和测试RLS规则

很多时候，并不是所有用户都应该有权限访问报告中的所有数据在这里，我将解释如何在Power BI中开发RLS规则来配置访问权限以及...

Power BI 和 Tableau：相似之处和区别

高效的决策是将信息、分析和效率相结合的结果。这就是为什么各种类型和规模的企业都在采用数据可视化的原因，尽管通常采用简...

什么是向量数据库，为什么它们对LLM很重要？

大型语言模型（LLMs）目前对人工智能领域有着重要的影响了解向量数据库对LLMs的重要性是至关重要的

如何利用数据科学进行营销？

数据科学是当今数字化时代营销专业人员的改变者。随着大量数据的可用性，营销人员现在有能力揭示有价值的洞见并做出数据驱动...

微软研究人员提出BioViL-T：一种新颖的自我监督框架，引入了在生物医学应用中提高预测性能和数据效率的增强型技术

人工智能（AI）已经成为许多行业的重要破坏性力量，从技术企业的运营方式到如何在医疗保健领域的不同子领域中解锁创新。特别...

认识 TARDIS：一种人工智能框架，可以识别复杂空间中的奇异性，捕捉图像数据中的奇异结构和局部几何复杂性

我们从各个领域，包括科学、医学、社交媒体和教育数据中获取了大量的数据。分析这些数据是至关重要的。随着数据量的增加，从...

JPL创建PDF档案以帮助恶意软件研究

数据科学家已经将800万个PDF文件编制成一个开放源代码存档，以加强在线安全

选择正确的模型：流失模型 vs. 提升模型

让我们想象一下，我们在电子商务领域工作，产品经理来找我们，要求我们构建流失模型嗯，这就是要了解特定客户离开我们的可能...

通过对数据进行对话式访问，创造信息优势

随着我们的世界变得越来越全球化和动态化，企业越来越依赖数据来做出明智、客观和及时的决策然而，目前为止，要充分发挥数据...

小心模型评估中的不可靠数据：Flan-T5的LLM提示选择案例研究

可靠的模型评估是MLops和LLMops的核心所在，它指导着诸如部署哪个模型或提示（以及是否部署）等关键决策在本文中，我们推介FL...

如何识别你的业务关键数据

并非所有的数据都是平等的如果你在数据团队工作，你就知道如果某个仪表板出现问题，你会放下手头的一切去解决它，而其他问题...

Plotly和Python：为岩石物理和地质数据创建交互式热力图

解释地下需要了解地质和岩石物理数据在一个区域内的变化这通常涉及处理测井测量和解释属性...

5种高效的方法来查找和解决数据问题

根据Gartner的一项调查，近60%的组织不衡量低质量数据的年度财务成本我认为另外的40%在说谎根据我的经验，…

机器学习中的前4个图表

在机器学习这个充满活力的领域中，可视化起着至关重要的作用它们是数据所讲述的复杂故事的无声叙述者特别是在机器学习的世界...

如何使用Seaborn和Matplotlib创建美丽的条形图（包括动画）

你好，欢迎来到我的第一份Matplotlib和Seaborn教程今天，我将向您展示如何将默认的柱状图转换为带有图标和动画的惊艳视觉效果...

认识 LieGAN：一种使用生成对抗训练自动从数据集中发现等变性的 AI 框架

在深度学习中，对称性是至关重要的归纳偏差。卷积神经网络可以使用具有平移对称性的图像，图神经网络可以利用图中的置换对称...

10个适用于数据科学备忘单的ChatGPT插件

要了解我们认为的最适合数据科学的10个最佳ChatGPT插件的概述，请查看我们的最新备忘单

认识AnythingLLM：一款全栈应用程序，将您的内容转化为丰富的数据，以增强大型语言模型LLMs的相互作用

自OpenAI革命性的ChatGPT发布以来，人工智能领域，特别是大型语言模型(LLMs)方面的项目数量一直处于历史最高水平。这些项目中...