2018 年 AI 和机器学习领域最值得收藏的 12 篇文章
时间:2019-01-16
作者:
来源:
刚刚过去的一年里,有哪些值得一读的人工智能和机器学习的文章呢?Daniel Smith 为我们带来了他们整理的自己最喜欢的 12 篇关于人工智能和机器学习的文章,干货满满!
,但我们也花了一些时间来回顾网上的文章,这些文章让我们在今年里一直保持关注。这些内容涵盖了从人工智能在电视游戏方面的进展到精神病学的算法。我们整理了过去一年来,我们最喜欢的 12 篇关于人工智能和机器学习的文章。</p>
<p><strong>1. Stop Feeding Garbage to your Model: The 6 Biggest Mistakes with Datasets and How to Avoid Them</strong></p>
<p>Hacker Noon:《停止向模型馈送垃圾:数据集的六个最大错误及如何避免》</p>
<p>从低质量到不平衡的类,有太多的因素会阻碍你的数据集成为最好的数据集。作者 Julien Despois 在文中提出的建议,指出了如何将数据集变得更好的途径。</p>
<p>文章链接:</p>
<p>
<p><strong>2. The Most Important Skills for a Data Scientist</strong></p>
<p>semanti.ca:《数据科学家最重要的技能》</p>
<p>在 Reddit 年度机器学习的顶级文章之一中,semanti.ca 汇总了这份不错的清单,列出了作为数据科学家,在 2019 年继续发展所需的所有技能。</p>
<p>文章链接:</p>
<p>https://semanti.ca/blog/?the-most-important-skills-for-a-data-scientist</p>
<p> </p>
<img alt=)
免责声明:本网站部 分文章和信息来源于互联网,本网转载出于传递更多信息和学习之目的,并不意味着赞同其观点或证实其内容的真实性。如转载稿涉及版权等问题,请立即联系管理
员,我们会予以更改或删除相关文章,保证您的权利。对使用本网站信息和服务所引起的后果,本网站不作任何承诺。