Deep Nishar, giám đốc điều hành của công ty đầu tư mạo hiểm General Catalyst, cho biết có bốn bước phát triển riêng biệt thúc đẩy trí tuệ nhân tạo phát triển ngày nay. Và...

Video hướng dẫn Máy tính xách tay Jupyter là một ứng dụng mã nguồn mở được sử dụng trong toàn bộ giới học thuật và ngành công nghiệp. Ứng dụng điện toán tương tác bao gồm các ô hiển thị giải thích...

Hầu hết mọi người đều biết về trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng ít người hiểu rõ hơn về khái niệm máy học (ML). Có rất nhiều điều để biết về...

Nội dung SaaStr hàng đầu mà bạn có thể đã bỏ lỡ trong tuần ngày 13 tháng 2022 năm XNUMX.

Các bài viết Nội dung SaaStr hàng đầu trong tuần: Giám đốc điều hành DigitalOcean, CRO Bill.com, Giám đốc điều hành Upwork, Keith Rabois, v.v.! xuất hiện đầu tiên trên Saastr.

XGBoost là một triển khai mã nguồn mở của tăng cường độ dốc được thiết kế cho tốc độ và hiệu suất. Tuy nhiên, ngay cả việc đào tạo XGBoost đôi khi cũng có thể chậm. Bài viết này sẽ xem xét những ưu điểm và nhược điểm của từng cách tiếp cận cũng như hướng dẫn cách bắt đầu.

Giới thiệu về Học tăng cường với OpenAI Gym, RLlib và Google Colab = Bài trước Tags: Google Colab,...

AutoML nhanh với FLAML + Ray Tune = Bài trước Bài tiếp theo => Thẻ: Automated Machine Learning, AutoML, Hyperparameter,...

KDnuggets™ News 21:n31, ngày 18 tháng XNUMX: Sự khác biệt giữa Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư ML; MLOPs và lộ trình học máy = Bài trước Bài tiếp theo...

Viết ứng dụng Python phân tán đầu tiên của bạn với Ray = Bài trước Bài tiếp theo => Tags: Máy tính phân tán, Song song, Python, ...

Cách tăng tốc Pandas với Modin = Bài trước Bài tiếp theo => Thẻ: Khoa học dữ liệu, Hệ thống phân tán, Modin,...

Cách tăng tốc đào tạo mô hình Scikit-Learn = Bài trước Tags: Máy tính phân tán, Học máy, Tối ưu hóa, scikit-learn ...

Bắt đầu với Học máy phân tán với PyTorch và Ray = Bài trước Bài tiếp theo => Thẻ: Hệ thống phân tán,...