DevGang
Авторизоваться

##01 Бенчмарк из четырех JIT-бэкендов

Связанный репозиторий GitHub: https://github.com/ssghost/JITS_tests

Преобразование категориальных данных: Практическое руководство по обработке нечисловых переменных для алгоритмов машинного обучения

TensorFlow-GNN: комплексное руководство по графовым нейронным сетям

Графические данные есть везде. Исследование графов находится в зачаточном состоянии, и инструменты для моделирования графических данных только начинают появляться. Это делает его идеальным временем для того, чтобы включиться в работу, если вы специалист по обработке данных, стремящийся выделиться. К сожалению, быть на переднем крае может быть трудно из-за отсутствия руководств и поддержки. Данное руководство надеется значительно уменьшить эту болевую точку.

Развенчание 10 главных мифов о Data Science

Наука о данных стала неотъемлемой частью любой отрасли. Это произвело революцию в том, как компании принимают решения и взаимодействуют со своими клиентами. Тем не менее, существует еще много неправильных представлений о науке о данных, которые необходимо развенчать.

Освоение анализа временных рядов с помощью классов Python

Создавайте масштабируемые конвейеры прогнозирования моделей ML с малой задержкой, используя Spark Structured Streaming и MLflow.

Серия MLOps на практике — совместное использование шаблонов проектирования и внедрения критического компонента MLOps. Основное внимание в сегодняшней статье уделяется построению конвейеров прогнозирования моделей.

Масштабируемые Graph преобразователи для миллионов узлов

Изучение CSS-анимаций

CSS-анимация позволяет вам анимировать значения свойств CSS с течением времени. Его можно использовать для придания визуального интереса и интерактивности веб-странице, а также для создания плавных переходов между различными состояниями элемента.

Оператор причинного вывода «do» полностью объяснен со сквозным примером с использованием Python и DoWhy

Полностью объясненные, сквозные примеры причинно-следственных связей, имеющие реальный, работающий исходный код, очень трудно найти в Интернете или в книгах, чтобы понять, как работает эта новая технология и почему это так важно.

От беспорядка к ясности: рефакторинг кода Python с помощью одной команды

Написание чистых и элегантных кодовых баз — недооцененный навык программирования. Многие программисты, особенно новички, просто сосредотачиваются на правильном понимании своих основ.

Присоединяйся в тусовку

Поделитесь своим опытом, расскажите о новом инструменте, библиотеке или фреймворке. Для этого не обязательно становится постоянным автором.

Попробовать

В этом месте могла бы быть ваша реклама

Разместить рекламу