Новини KDnuggets™ 21:n35, 15 вересня: Портфоліо Data Science, яке допоможе вам отримати роботу; 18 найкращих платформ машинного навчання з низьким і безкодовим кодом

Ключові слова: API, Глибоке навчання, Низький код, Без коду, Портфоліо , Проекти, Python

Ось портфоліо Data Science, яке допоможе вам отримати роботу; Перегляньте 18 найкращих платформ машинного навчання з низьким і безкодовим кодом; Спробуйте ці 8 ідей проектів глибокого навчання для початківців; Дуже корисно – робота з API Python для проектів із вивчення даних.

Ось портфоліо Data Science, яке допоможе вам отримати роботу; Перегляньте 18 найкращих платформ машинного навчання з низьким і безкодовим кодом; Спробуйте ці 8 ідей проектів глибокого навчання для початківців; Дуже корисно – робота з Python API для проектів із вивчення даних; і більше

KDnuggets Програма винагород за найкращі блоги буде платити авторам провідних блогів щомісяця. Повторні публікації приймаються, але вихідні матеріали отримують в 3 рази більше, ніж повторні публікації. Перевірте наші керівні вказівки і надішліть свій блог найближчим часом!

риси

Портфоліо науки про дані, яке дасть вам роботу, Наташа Сельварай
18 найкращих платформ машинного навчання з низьким кодом та без коду, Юлія Гаврилова
8 ідей проекту глибокого навчання для початківців, автор Акса Зафар
Робота з API Python для проекту Data Science Project, Натан Розіді
Методи попередньої обробки тексту для глибокого навчання, Кевін Ву

Продукти, Послуги

Навчальні посібники, огляди

Прискорення навчання нейронних мереж за допомогою декількох графічних процесорів та інструментів, Жаклін Ноліс
Вчені з даних, які не мають навичок інженерії даних, зіткнуться з суворою правдою, автор Soner Yildirim
Вступ до посиленого навчання за допомогою OpenAI Gym, RLlib та Google Colab, від Galarnyk & Mika
Ідеальний спосіб автоматизувати та організувати конвеєри даних, автор Туваракеш Мураллі
3 найважливіші уроки, які я засвоїв за 3 роки своєї кар'єри в галузі науки про дані, Теренс Шин
Як створити пісочницю для оптимізації конвеєрів AutoML, Метью Майо
7 відмінностей між аналітиком даних і науковцем з даних, Зулі Рейн

Думки

Скільки ШІ нейронів потрібно, щоб імітувати нейрон мозку?, Ісус Родрігес
Розумне заковтування: Використання штучного інтелекту на основі онтології, Прад Упадрашта
Математика 2.0: фундаментальна важливість машинного навчання, д-р Клаус Хорн

Головні новини, твіти

Джобс

Дивіться наші останні вакансії в галузі штучного інтелекту, аналітики, науки про дані, машинного навчання
Ви можете опублікувати безкоштовний короткий запис на сторінці вакансії KDnuggets для галузевої чи академічної роботи, пов’язаної з AI, великими даними, наукою про дані або машинним навчанням, електронною поштою – дивіться деталі на kdnuggets.com/jobs

Образ тижня