[ad_1]
Bạn có cảm thấy hứng thú để viết bài đăng TDS đầu tiên không? Chúng tôi luôn chào đón những đóng góp từ các tác giả mới.
Khi chúng ta gặp phải một câu hỏi, chủ đề hoặc thử thách mới, bước đầu tiên thường là phần khó khăn nhất. Đó là khoảnh khắc mà sự tự nghi ngờ xuất hiện, kiến thức hiện tại của chúng ta trở nên mơ hồ và không đầy đủ, và sự trì hoãn thường có vẻ như là lựa chọn duy nhất có thể chấp nhận được.
Các bài viết nổi bật của chúng tôi tuần này sẽ không thể giải quyết mọi thách thức mà bạn sẽ phải đối mặt với tư cách là nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư học máy, nhưng tất cả đều cung cấp lộ trình thực tế, tập trung vào hành động để vượt qua những rào cản ban đầu trong quá trình học.
Từ việc mở rộng kiến thức thống kê cơ bản đến việc trở thành một người viết giỏi hơn, các bài viết này đề cập đến nhiều kỹ năng và lĩnh vực mà các chuyên gia dữ liệu thành công giỏi nhất. Chúc bạn đọc vui vẻ!
- Suy luận nhân quả là gì?
Từ các thử nghiệm có đối chứng ngẫu nhiên và sự khác biệt trong sự khác biệt đến kiểm soát tổng hợp và thử nghiệm A/B, Khin Yadanar Lin giới thiệu một cách dễ hiểu, chi tiết (nhưng không quá phức tạp) về chủ đề quan trọng hàng đầu là suy luận nhân quả và các ứng dụng thực tế của nó trong quy trình làm việc hàng ngày. - Hiểu về xác suất có điều kiện và định lý Bayes
Đôi khi, việc theo dõi một khái niệm từ khi nó mới ra đời sẽ giúp bạn hiểu đầy đủ về tầm quan trọng cũng như các trường hợp sử dụng của nó. Ngày Sachin cung cấp chính xác loại hồi tưởng kiên nhẫn đó trong cuốn sách nhập môn tuyệt vời của ông về nguồn gốc của xác suất có điều kiện và định lý Bayes và cách chúng phát huy tác dụng trong bối cảnh phân tích hồi quy. - Đi sâu vào LSTM và xLSTM bằng tay
Kết hợp một dòng tường thuật mạnh mẽ và hình ảnh minh họa được thiết kế tốt là một cách tiếp cận chiến thắng trong Tiến sĩ Srijanie DeyLoạt bài “By Hand” của bà; phần mới nhất của bà cũng không ngoại lệ, đi sâu vào toán học cơ bản của các mạng bộ nhớ dài hạn ngắn (LSTM) và biến thể gần đây hơn của chúng, xLSTM (hay mạng bộ nhớ dài hạn ngắn mở rộng).
- Tối ưu hóa lập trình tuyến tính: Nền tảng
Đối với bài đăng đầu tiên trong loạt bài viết của ông về lập trình tuyến tính, “một kỹ thuật tối ưu hóa mạnh mẽ được sử dụng để cải thiện việc ra quyết định trong nhiều lĩnh vực,” Jarom Hulet tập trung vào việc thiết lập nền tảng vững chắc cho người học, bao gồm các khái niệm chính mà bạn cần biết trước khi chuyển sang các phương pháp thực hành phức tạp hơn. - Cách bắt đầu viết kỹ thuật và viết blog
Tất nhiên, chúng ta đều biết cách viết, nhưng việc bắt đầu rèn luyện thói quen viết có chủ đích và nhất quán hơn có thể là điều khó khăn. Egor Howell là một blogger thành công về khoa học dữ liệu (và các chủ đề kỹ thuật khác) trong nhiều năm và hiện anh ấy chia sẻ những hiểu biết thực tế để giúp mọi người phát triển trong lĩnh vực có khả năng thúc đẩy sự nghiệp này.
[ad_2]
Source link