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Es ist verlockend zu denken, dass das, was einen erfolgreichen trennt maschinelles Lernen Das Projekt aus einem nicht so großartigen Modell ist ein modernes Modell, mehr Rechenleistung oder ein paar zusätzliche Teamkollegen.
In Wirklichkeit funktioniert das Werfen mehr Ressourcen in ein schlecht konzipiertes Downside selten – und in dem seltenen Fall, in dem es tut, bleiben Sie am Ende an einer ineffizienten Lösung.
Die Artikel, die wir in dieser Woche hervorheben, zeigen, wie wichtig es ist, die richtigen Fragen zu stellen und Experimente zu entwerfen, die eine gute Probability haben, sie zu beantworten (oder Ihnen wertvolle Lektionen beizubringen, wenn sie dies nicht tun). Lassen Sie uns eintauchen.
Wie wirken sich Graustufenbilder auf die Erkennung der visuellen Anomalie aus?
Fokussiert, prägnant und pragmatisch, Aimira BaitievaDie Walkthrough -Walkthrough hat ein häufiges Downside mit dem Pc Imaginative and prescient und bietet Einblicke in das Experiment -Design, die Sie in einer Vielzahl von Projekten anwenden können, bei denen Geschwindigkeit und Leistung von entscheidender Bedeutung sind.
Ein intestine gestaltetes Experiment kann Ihnen mehr als eine Zeitmaschine beibringen!
Jarom Hulet zeigt anhand einer „zeitlich machinen basierenden konzeptionellen Übung“ und zeigt uns, dass das Rollenexperimentieren bei der Aufdeckung kausaler Beziehungen und zur konkreten Kontrafaktualität spielen kann.
Wenn LLMs versuchen, zu argumentieren: Experimente in Textual content und Imaginative and prescient basierender Abstraktion
Wie weit können Sprach- und Bildmodelle abstrakte Muster aus Beispielen lernen? Alessio Tamburros Deep Dive entpackt die Ergebnisse einer Reihe von zum Nachdenken anregenden Assessments.
Die meistgelesenen Geschichten dieser Woche
Nachholen Sie die Artikel, über die unsere Group in den letzten Tagen summt hat:
Die einzige Knowledge Science Roadmap, die Sie benötigen, um einen Job von Egor Howell zu bekommen
Automatisierte Assessments: Ein Software program -Engineering -Konzept müssen Datenwissenschaftler wissen, um erfolgreich zu sein, von Benjamin Lee
Der Stanford -Framework, der KI in Ihre PM -Supermacht verwandelt, von Rahul Vir
Andere empfohlene Lesevorgänge
Von fortgeschrittenen Clustering-Techniken bis hin zu kleinen, aber mächtigen Sichtmodellen haben unsere Autoren kürzlich sowohl zeitnahe als auch immergrüne Themen behandelt. Hier sind ein paar herausragende Lesungen, die Sie erkunden können:
- LLMs und psychische Gesundheit von Stephanie Kirmer
- Stellar Flare Detection und Vorhersage unter Verwendung von Clustering und maschinellem Lernen von Diksha Sen Chaudhury
- Wie man Ihre datengetriebene Geschichte nicht in die Irre führt, von Michal Szudejko
- Wie ich Granit-Imaginative and prescient 2B fein abgestimmt habe, um ein 90B-Modell zu schlagen-Erkenntnisse und Erkenntnisse, die er gelernt haben
- KI -Entdeckung richtig machen, von Janna Lipenkova
Treffen Sie unsere neuen Autoren
Entdecken Sie erstklassige Arbeiten einiger unserer kürzlich hinzugefügten Mitwirkenden:
- Juan Carlos Suarez ist ein Daten- und Software program -Ingenieur, dessen Interessen maschinelles Lernen, medizinische Datenanalysen und KI -Instruments beträgt.
- Daphne de Klerk teilte einen Artikel über eine schnelle Voreingenommenheit (und wie man es verhindern) geteilt und schließt sich unserer Group mit tiefem Produkt- und Projektmanagement-Experience an.
- Tianyuan Zhengder kürzlich einen Grasp in Computational Biology in Cambridge abgeschlossen hat, schrieb seinen Debütartikel darüber, wie Pc Moleküle „sehen“.
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