6 دقیقه زمان مطالعه
استفاده از Quarto با جاوا اسکریپت قابل مشاهده یک راه حل عالی برای کاربران R و Python است که می خواهند گزارش های تعاملی و بصری جذاب تری ایجاد کنند.
علم داده
5 دقیقه زمان مطالعه
نوت‌بوک‌های رایگان و میزبانی شده Observable یک تجربه تعاملی و تعداد زیادی کد منبع باز Observable JS ارائه می‌کنند که می‌توانید دوباره از آنها استفاده کنید و از آنها یاد بگیرید. در اینجا نحوه شروع به کار آمده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
در حالی که استفاده از هوش مصنوعی همچنان در حال پیشرفت است، انسان ها باید نگهبان حفظ داده های با کیفیت باشند.
5 دقیقه زمان مطالعه
قبلاً از NumPy، Pandas و scikit-learn استفاده می‌کنید؟ در اینجا پنج ابزار قدرتمندتر علم داده پایتون برای مکانی در جعبه ابزار شما آماده شده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
سازمان‌ها دانشمندان داده را برای توسعه مدل‌های ML و آزمایش با هوش مصنوعی استخدام می‌کنند، اما تأثیر کسب‌وکار برای بسیاری از شرکت‌های بزرگ عقب مانده است.
2 دقیقه زمان مطالعه
تفکر طراحی برای توسعه ابزارهای کسب و کار مبتنی بر داده که فراتر از انتظارات کاربر نهایی است، حیاتی است. در اینجا نحوه اعمال پنج مرحله تفکر طراحی در پروژه های علم داده خود آورده شده است.
3 دقیقه زمان مطالعه
روندهای اخیر به جای تعقیب چیزهای جدید و جالب، بازگشت به اصول ابری مانند داده ها، توسعه، استقرار و امنیت را نشان می دهد.
8 دقیقه زمان مطالعه
دانشمندان داده و دانشمندان یادگیری ماشین نقش های مشابهی دارند، اما یک دانشمند یادگیری ماشینی در تحقیق و اجرای الگوریتم های پیچیده تخصص دارد.
10 دقیقه زمان مطالعه
مدل‌های زبان بزرگ چرخه اخبار را به خود اختصاص داده‌اند، اما انواع دیگری از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با موارد استفاده متفاوت وجود دارد.
8 دقیقه زمان مطالعه
در دریاچه های داده غوطه ور شوید – اینکه چه هستند، چگونه از آنها استفاده می شود و چگونه دریاچه های داده با انبارهای داده متفاوت و مکمل هستند.
6 دقیقه زمان مطالعه
صفحات گسترده بالقوه مستعد خطا، ناامن و سخت برای نگهداری، سیلوهای داده ایجاد می کنند و همکاری را منع می کنند.
7 دقیقه زمان مطالعه
بدهی داده می تواند به همان اندازه بدهی های فناوری بد باشد و اگر در طول خط لوله داده به آن رسیدگی نشود، باعث ایجاد مشکلات امنیتی و اعتماد می شود.
3 دقیقه زمان مطالعه
تعداد کمی از شرکت ها می توانند به طور موثر از داده های خود در داخل یا خارج از ابر استفاده کنند، و یک مطالعه جدید می گوید که هنوز هم همینطور است. وقت آن است که برنامه ریزی کنید.
7 دقیقه زمان مطالعه
مشارکت‌ها می‌توانند نوآوری‌های فناوری در علم چابک، توسعه‌دهی و داده‌ها را تسریع بخشند. فقط مطمئن شوید که با یک پایه قوی شروع کنید.
3 دقیقه زمان مطالعه
این کارگاه‌های دو ساعته آموزش تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌ها را با R، Python و SQL ارائه می‌دهند و هزینه آن فقط ۲۰ دلار یا ۲۰ یورو است. بعدی ChatGPT در R است.
5 دقیقه زمان مطالعه
برنامه‌نویسی جفت هوش مصنوعی می‌تواند رویای یک کدنویس یا یک کابوس در حال ساخت باشد. نه توسعه‌دهنده درباره نحوه استفاده از هوش مصنوعی مولد امروزی صحبت می‌کنند.
2 دقیقه زمان مطالعه
این استارت‌آپ مستقر در سانفرانسیسکو یک پلتفرم خط لوله داده مبتنی بر SQL منتشر کرده است و ادعا می‌کند که با جداول زنده دیتابریکس، پای به پا خواهد شد.
7 دقیقه زمان مطالعه
مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند مکالمه‌ها را ادامه دهند، به سؤالات پاسخ دهند، داستان بنویسند، کد منبع تولید کنند و تقریباً از هر توضیحی تصویر و ویدیو ایجاد کنند. در اینجا نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد، نحوه استفاده از آن و اینکه چرا محدودتر از آن چیزی است که فکر می کنید، توضیح داده شده است.
6 دقیقه زمان مطالعه
پلت فرم داده دریاچه و خانه دریاچه میزبان ابر مایکروسافت ابزارهای علوم داده جدیدی را به دست می آورد و مجموعه داده های Power BI را برای Python، R و SparkSQL باز می کند.
7 دقیقه زمان مطالعه
Modelops توسعه، آزمایش، استقرار و نظارت بر مدل یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. این نکات را دنبال کنید تا خطرات مدل را کنترل کنید و کارایی و سودمندی ابتکارات ML خود را افزایش دهید.
