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Erste Schritte mit der Groq-API: Der schnellste Inferenzendpunkt aller Zeiten

EinführungEchtzeit-KI-Systeme sind stark auf schnelle Inferenz angewiesen. Inferenz-APIs von Branchenführern wie OpenAI, Google und Azure ermöglichen eine schnelle Entscheidungsfindung. Groqs Sprachverarbeitung...

Top Nachrichten

Die vier Entwicklungen, die die KI vorantreiben: Ein Gespräch mit Deep Nishar von General Catalyst

Es gibt vier unterschiedliche Entwicklungen, die die künstliche Intelligenz heute vorantreiben, sagte Deep Nishar, Geschäftsführer der Risikokapitalgesellschaft General Catalyst. Und...

Richten Sie JupyterHub (TLJH) auf AWS EC2 ein und verwenden Sie es

Video-Tutorial Ein Jupyter Notebook ist eine Open-Source-Anwendung, die in Wissenschaft und Industrie verwendet wird. Die Interactive-Computing-Anwendung besteht aus Zellen, die erklärende...

Umgang mit Machine-Learning-Modellabweichungen

Die meisten Menschen kennen sich mit künstlicher Intelligenz (KI) aus, aber weniger sind mit dem Konzept des maschinellen Lernens (ML) vertraut. Es gibt viel zu wissen...

So beschleunigen Sie das XGBoost-Modelltraining

XGBoost ist eine Open-Source-Implementierung von Gradient Boosting, die auf Geschwindigkeit und Leistung ausgelegt ist. Allerdings kann selbst das XGBoost-Training manchmal langsam sein. In diesem Artikel werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Ansätze sowie die ersten Schritte erläutert.

Eine Einführung in das Reinforcement Learning mit OpenAI Gym, RLlib und Google Colab

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Schnelles AutoML mit FLAML + Ray Tune

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KDnuggets™ News 21:n31, 18. August: Der Unterschied zwischen Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren; Roadmap für MLOPs und maschinelles Lernen

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Schreiben Sie Ihre erste verteilte Python-Anwendung mit Ray

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So beschleunigen Sie Pandas mit Modin

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So beschleunigen Sie das Scikit-Learn-Modelltraining

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Erste Schritte mit verteiltem maschinellem Lernen mit PyTorch und Ray

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