Fühlen Sie sich inspiriert, Ihren ersten TDS-Beitrag zu schreiben? Wir sind immer offen für Beiträge neuer Autoren.
Wenn wir auf eine neue Frage, ein neues Thema oder eine neue Herausforderung stoßen, ist der erste Schritt oft der schwierigste Teil. In diesem Second setzen Selbstzweifel ein, unser vorhandenes Wissen erscheint verschwommen und unzureichend und Aufschieben erscheint oft als die einzig akzeptable Lösung.
Unsere herausragenden Artikel dieser Woche lösen nicht auf magische Weise jede einzelne Herausforderung, der Sie als Datenwissenschaftler oder Ingenieur für maschinelles Lernen jemals gegenüberstehen werden, aber sie bieten alle einen pragmatischen, handlungsorientierten Plan zum Überwinden dieser anfänglichen Hürden im Lernprozess.
Von der Erweiterung Ihrer grundlegenden Statistikkenntnisse bis hin zur Verbesserung Ihres Schreibstils decken diese Artikel ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Bereichen ab, in denen erfolgreiche Datenexperten herausragend sind. Viel Spaß beim Lesen!
- Was ist kausale Inferenz?
Von randomisierten kontrollierten Studien und Differenz-von-Differenzen-Exams bis hin zu synthetischen Kontrollen und A/B-Exams, Khin Yadanar Lin bietet eine zugängliche, detaillierte (aber nicht überwältigende) Einführung in das stets wichtige Thema der kausalen Inferenz und seiner praktischen Anwendung in alltäglichen Arbeitsabläufen. - Bedingte Wahrscheinlichkeit und Bayes‘ Theorem verstehen
Manchmal ist es hilfreich, ein Konzept bis zu seinen Anfängen zurückzuverfolgen, um seine Bedeutung und Anwendungsfälle vollständig zu verstehen. Sachin-Datum bietet genau diese Artwork von geduldiger Retrospektive in seiner hervorragenden Einführung in die Ursprünge der bedingten Wahrscheinlichkeit und des Satzes von Bayes und ihre Bedeutung im Kontext der Regressionsanalyse. - Detaillierte manuelle Einarbeitung in LSTMs und xLSTMs
Die Kombination eines starken Erzählflusses und intestine gestalteter Illustrationen struggle ein erfolgreicher Ansatz in Srijanie Dey, PhD’s „By Hand“-Reihe; ihr neuester Teil ist keine Ausnahme und taucht tief in die zugrunde liegende Mathematik von Lengthy Quick-Time period Reminiscence Networks (LSTMs) und ihrer neueren Variante, xLSTMs (oder Prolonged Lengthy Quick-Time period Reminiscence Networks), ein.
- Lineare Programmierungsoptimierung: Grundlagen
Für den Eröffnungsbeitrag seiner Serie über lineare Programmierung, „eine leistungsstarke Optimierungstechnik, die zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in vielen Bereichen eingesetzt wird“, Jarom Hulet konzentriert sich darauf, eine solide Grundlage für Lernende zu schaffen und deckt die wichtigsten Konzepte ab, die Sie kennen müssen, bevor Sie zu komplexeren, praxisorientierten Ansätzen übergehen. - So beginnen Sie mit dem technischen Schreiben und Bloggen
Natürlich wissen wir alle, wie man schreibt, aber der Schritt zu einer gezielteren und konsequenteren Schreibpraxis kann entmutigend sein. Egor Howell ist seit Jahren ein erfolgreicher Blogger zum Thema Datenwissenschaft (und anderen technischen Themen) und gibt nun umsetzbare Erkenntnisse weiter, um anderen zu helfen, in diesem potenziell karrierefördernden Bereich zu wachsen.