[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.
Nếu nơi bạn sống đã là mùa hè, chúng tôi hy vọng bạn sẽ tận dụng tối đa thời tiết ấm áp và (hy vọng? có thể?) nhịp sống hàng ngày thoải mái hơn. Tất nhiên, việc học không bao giờ dừng lại—ít nhất là đối với các nhà khoa học dữ liệu—vì vậy nếu ý tưởng về khoảng thời gian vui vẻ của bạn bao gồm việc đắm mình vào những thử thách mới và khám phá các công cụ và quy trình làm việc tiên tiến, bạn sẽ được thỏa mãn.
Điểm nổi bật tháng 7 của chúng tôi, bao gồm các bài viết gây được tiếng vang lớn nhất trong số độc giả của chúng tôi vào tháng trước, đề cập đến nhiều chủ đề thực tế—và nhiều chủ đề trong số đó hướng đến việc giúp bạn nâng cao trình độ và mở rộng bộ kỹ năng của mình. Hãy cùng tìm hiểu nhé!
Điểm nổi bật hàng tháng
- Xây dựng ứng dụng LLM: Hướng dẫn từng bước rõ ràng
Nhiều học viên ML có những ý tưởng tuyệt vời cho các sản phẩm dựa trên AI, tuy nhiên, Almog Baku chỉ ra rằng, “không có phương pháp hay nhất nào được thiết lập và thường thì những người tiên phong không có lộ trình rõ ràng, cần phải phát minh lại bánh xe hoặc bị mắc kẹt”. Might mắn thay, điều đó không còn đúng nữa, giờ đây Almog đã đưa ra một bản thiết kế để điều hướng bối cảnh phức tạp của quá trình phát triển gốc LLM. - Hệ thống tác nhân AI đa năng 101
Ngay sau khi LLM trở nên phổ biến, các kỹ sư sản phẩm bắt đầu phát hiện ra nhiều điểm khó khăn và trở ngại mà chúng tạo ra. Mariya MansurovaHướng dẫn gần đây của ‘giới thiệu một trong những chiến lược đầy hứa hẹn nhất để giải quyết những thách thức này: hệ thống AI đa tác nhân, trong đó các nhóm tác nhân, mỗi tác nhân có “kỹ năng” chuyên môn riêng, có thể cộng tác với nhau. - 5 Kỹ năng Khoa học Dữ liệu Bạn Không Thể Bỏ Qua trong Năm 2024
Trong bài tóm tắt tuyệt vời tập trung vào sự nghiệp của cô ấy, Sara Nóbrega nhận thấy rằng “mặc dù các trường đại học và giáo dục chính quy cung cấp một số kỹ năng thiết yếu, nhưng chúng thường không trang bị cho sinh viên những kiến thức thực tế cần thiết trong các công ty”. Sara muốn lấp đầy khoảng trống này bằng các khuyến nghị về năm lĩnh vực mà các nhà khoa học dữ liệu nên tập trung vào để phát triển mạnh mẽ trên thị trường việc làm ngày nay. - 17 Kỹ thuật RAG (Nâng cao) để Biến Nguyên mẫu Ứng dụng LLM của Bạn thành Giải pháp Sẵn sàng Sản xuất
Để có một nguồn tài nguyên toàn diện, trọn gói mà bạn có thể tham khảo bất cứ khi nào bạn cần điều chỉnh, tinh chỉnh hoặc nâng cấp hệ thống tạo ra dữ liệu tăng cường truy xuất của mình, hãy đảm bảo đánh dấu trang Dominik Polzerđóng góp gần đây của, vượt xa những kiến thức cơ bản để bao gồm siêu dữ liệu, định tuyến truy vấn, truy xuất cửa sổ câu và nhiều hơn nữa. - Tinh chỉnh các mô hình máy biến áp nhỏ hơn: Phân loại văn bản
Chúng tôi hoàn thiện danh sách hàng tháng của mình bằng một hướng dẫn dự án nổi bật, được cung cấp bởi Ida Silfverskiöld: nó kiên nhẫn phác thảo quá trình tinh chỉnh một mô hình biến áp nhỏ hơn cho tác vụ NLP, làm việc với một mô hình mã hóa được đào tạo trước với các lớp nhị phân để xác định bài viết giật gân so với bài viết có thật.
Nhóm tác giả mới nhất của chúng tôi
Mỗi tháng, chúng tôi rất vui mừng khi thấy một nhóm tác giả mới tham gia TDS, mỗi người chia sẻ giọng văn, kiến thức và kinh nghiệm độc đáo của riêng mình với cộng đồng của chúng tôi. Nếu bạn đang tìm kiếm những nhà văn mới để khám phá và theo dõi, chỉ cần duyệt qua tác phẩm của những người mới bổ sung của chúng tôi, bao gồm Mạnh Lưu Triệu, Robbie Geoghegan, Alex Dremov, Torsten Walbaum, Jeremi Nuer, Jason Gia, Akchay Srivastava, La Mã S, James Tèo, Luis Fernando PÉREZ ARMAS, Tiến sĩ, Lê Vũ, W. Caden Hamrick, Jack Moore, Eddie Forson, Carsten Frommhold, Danila Morozovskii, Biman Chakraborty, Jean Meunier-Pion, Ken Kehoe, Robert Lohne, Pranav Jadhav, Cornellius Yudha Wijaya, Vito Rihaldijiran, Justin Cười, Yiğit Aşık, Teemu Sormunen, Lars Wiik, Rhea Goel, Ryan D’Cunha, Gonzalo Espinosa Đẩu, Akila Somasundaram, Mel Richey, Tiến sĩ, Loren Hinkson, Jonathan R. Williford, Tiến sĩ, Daniel Thấp, Nicole Ren, Daniel Pollak, Stefan Todoran, Daniel Khoa Lê, Avishek Biswas, Eyal Trabelsi, Ben Olney, Michael B Walker, Eleanor HannaVà Magda Ntetsika.
[ad_2]
Source link