今週の KDnuggets: Python コードの実行を追跡および視覚化する 3 つのツール。 すべての初心者データ サイエンティストが習得すべき 6 つの予測モデル。 Python がスタートアップにとって理想的なプログラミング言語である理由; 機械学習における代替の特徴選択方法。 最先端のディープ ニューラル ネットワークと動的因子モデルによる説明可能な予測とナウキャスティング。 そしてそれ以上に。
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チュートリアル、概要
- 実践的な強化学習コース、パート1、パウ・ラバルタ・バジョ著
- 15年に2022のニューラルネットワークプロジェクトを構築してディープラーニングを学ぶ、パラム・ラヴァル著
18か月でデータサイエンスで収入をXNUMX倍にした方法、NatasshaSelvarajによる
- 実践的な強化学習コースパート3：SARSA、パウ・ラバルタ・バジョ著
- 実践的な強化学習コース、パート2、パウ・ラバルタ・バジョ著
- パンダで美しいインタラクティブな視覚化を行う最も簡単な方法、フランク・アンドラーデ著
- 機械学習実験のバージョン管理とそれらの追跡、マリア・ハルソワ著
- HerokuクラウドにディープラーニングWebアプリをデプロイするためのヒントとコツ、Abid AliAwan著
- JupyterとKNIMEを統合することで実装時間を短縮、マハンテシュ・パタドカル著
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最先端のディープ ニューラル ネットワークと動的因子モデルによる説明可能な予測とナウキャスティングから 出典：https://www.kdnuggets.com/2022/n01.html
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トップ ストーリー、8 月 14 ～ XNUMX 日: データ サイエンス ネットワークの構築に時間を無駄にしないでください
ソースノード： 1570541
タイムスタンプ： 2021 年 11 月 15 日