Мало что приносит нам больше радости, чем публикация первого поста автора в TDS. Частью этого является волнение открытия нового голоса, делящегося своим уникальным опытом и знаниями. Другой — снова и снова осознать, что всегда есть новый угол для изучения, даже когда мы имеем дело с общими вопросами и проблемами.
Мы посвящаем этот выпуск «Переменной» недавним вкладам нашей новейшей группы писателей, и мы делаем это по нескольким причинам. Во-первых, мы хотели отметить их способность ясно, точно и с отчетливой личной точкой зрения передавать сложные идеи.
Во-вторых — и, возможно, более эгоистично — мы выделяем эти статьи в надежде, что другие члены нашего сообщества почувствуют такое же вдохновение поделиться своим опытом с аудиторией TDS. Мы охватываем очень широкий круг тем — от этики ИИ и данных об изменении климата до конвейеров машинного обучения и управления продуктами. Все, что на самом деле имеет значение, это то, что вы глубоко заботитесь о своем предмете и считаете, что другим это тоже должно быть интересно.
Приятного чтения!
- Нужно ли миру еще раз познакомиться с семейством GPT? — справедливый вопрос. Мы уверены, что вашим ответом будет громкое да! после прочтения Беатрис Столльниц подробного объяснения основных концепций, лежащих в основе этих вездесущих языковых моделей.
- Реляционные базы данных существуют уже несколько десятков лет, но их долговечность не повод отказываться от их мощи и проверенной временем надежности — как раз наоборот! Стефани Ло объясняет, почему специалистам по данным было бы разумно развить более глубокое понимание того, как работают базы данных и научиться эффективно их использовать.
- Как практикующему исследователю НЛП, Франциско Кайо Лима Пайва было любопытно узнать, насколько хорошо ChatGPT может выполнять задачи анализа настроений, поэтому он решил проверить возможности чат-бота. по сравнению с предметно-ориентированными моделями.
- Вас иногда пугает идея написания пользовательских функций? Тогда не пропустите новый пост Вивиан Пэн: он описывает весь процесс создания нескольких графиков в R с использованием пользовательской функции. В качестве дополнительного бонуса основные этапы, описанные Вивиан, можно обобщить для различных рабочих процессов.
- Работа с данными, содержащими дату и время, может быть очень утомительной, — говорит Андреас Лукита; мы подозреваем, что многие из вас энергично кивают в ответ на это заявление. Андреас готов помочь с «всеобъемлющим универсальным ресурсом по модулю даты и времени Python.
- Управление командами машинного обучения и искусственного интеллекта сопряжено с собственным набором наград и задач. Пшемек Поспешный делится мыслями, основанными на его долгой карьере в области исследований и разработок, а также в руководстве продуктами, и подчеркивает важность гибкости, планирования и нахождения правильного баланса между инновациями и прагматизмом. .
Спасибо за поддержку наших авторов! Если вам нравятся статьи, которые вы читаете на TDS, подумайте о том, чтобы стать участником Medium — это открывает доступ ко всему нашему архиву (и к любой другой публикации на Medium тоже).
До следующей переменной,
Редакторы TDS
