Trucos de Aprendizaje Automático, Aprendiendo con ChatGPT y Otros Lecturas Recientes Imprescindibles
Trucos de Aprendizaje Automático y Otros Lecturas Recientes
A medida que agosto llega a su fin, muchos de nuestros lectores están regresando a la escuela (ya sea en la universidad, un boot camp o en línea), mientras que otros están dejando atrás los últimos vestigios de horarios más lentos de verano. ¿Qué mejor momento para prepararse para el próximo capítulo de su viaje de aprendizaje en ciencia de datos?
Si recién está sintonizando nuevamente los temas relacionados con la ciencia de datos y el aprendizaje automático, está de enhorabuena: varios de nuestros autores ciertamente no se detuvieron el mes pasado, de hecho, trabajaron arduamente en algunos de sus mejores artículos hasta la fecha. Para comenzar un nuevo mes (y despedir adecuadamente el anterior), hemos recopilado nuestros artículos más populares de agosto para que los explore, marque y, esperamos, los disfrute al máximo. ¡Disfrute!
Nuestros artículos más leídos
La sabiduría de las masas puede no ser siempre infalible, pero no puede equivocarse con ninguno de los éxitos más grandes de este mes en TDS: de los cientos de artículos que hemos publicado, estos fueron los que resonaron más fuertemente con nuestros lectores (extremadamente) inteligentes.
- 130 trucos y recursos de aprendizaje automático seleccionados cuidadosamente de 3 años Un compendio masivo de pequeñas pepitas de información útil y digerible, cuidadosamente compilado por Bex T..
- Cómo aprender ciencia de datos con ChatGPT (si pudiera comenzar de nuevo) De Natassha Selvaraj, una guía práctica para aprender ciencia de datos por cuenta propia con la ayuda de un determinado chatbot.
- Cómo chatear con cualquier archivo PDF e imágenes utilizando modelos de lenguaje grandes, con código Para cualquier persona que desee adquirir experiencia práctica trabajando con modelos de lenguaje grandes (LLMs), el tutorial de Zoumana Keita es una elección de primera categoría.
- Redes convolucionales de grafos: introducción a los GNN Si estás de humor para un artículo con un equilibrio perfecto entre teoría y práctica, no busques más: el accesible artículo introductorio sobre GNN de Maxime Labonne es ideal.
- Dominando Monte Carlo: cómo simular tu camino hacia mejores modelos de aprendizaje automático Demostrando que un artículo bien ejecutado nunca puede ser demasiado largo, la inmersión profunda de Sydney Nye en simulaciones de Monte Carlo, ¡su primera historia en TDS!, se convirtió en una sensación inmediata entre nuestros lectores.
Temas para iniciar una conversación
Amamos los artículos que generan debates animados o añaden un ángulo interesante a conversaciones existentes. Aquí hay tres publicaciones recientes que destacaron en ese sentido.
- ¿Está la ciencia de decisiones convirtiéndose silenciosamente en la nueva ciencia de datos? Si te has estado preguntando qué hacen los científicos de decisiones y en qué se diferencia este rol del de los analistas tradicionales de datos, no te pierdas el punto de vista de Matt Chapman (y los numerosos comentarios animados que generó).
- Ingenieros de aprendizaje automático: ¿qué hacen realmente? Gracias al artículo de Stephanie Kirmer sobre MLEs, tuvimos la oportunidad de presenciar otra excelente discusión sobre la evolución de los títulos y descripciones de trabajo, y en este caso, cómo estos reflejan a veces sesgos y tensiones que debemos abordar directamente.
- Tus datos (finalmente) en la nube. Ahora, deja de actuar como si estuvieras en local La rápida evolución de la infraestructura de datos en los últimos años ha dejado a muchos equipos atrapados en algún lugar del espectro de la nube a las instalaciones locales. Afortunadamente, Barr Moses ofrece ideas perspicaces sobre cómo avanzar hacia un futuro más eficiente.
Nuestra última cohorte de nuevos autores
Cada mes, nos emociona ver a un nuevo grupo de autores unirse a TDS, cada uno compartiendo su propia voz, conocimientos y experiencia con nuestra comunidad. Si estás buscando nuevos escritores para explorar y seguir, simplemente echa un vistazo al trabajo de nuestras últimas incorporaciones, que incluyen a Jonathan Apple, Jarom Hulet, Sergey Vilov, David Rubio, Sydney Nye, Rüdiger Buchkremer, PhD, Michal Szudejko, Wanming Huang, John Lenehan, François Porcher, Tingsong Ou, Le Nguyen, Suyang Li, Ida Johnsson, PhD, Michael Segner, Radmila M., Chen Margalit, Pratik Aher, Gabriel L. Sena, Stan Pugsley, Caroline Arnold, Jeff Braun, Gianpi Colonna, Jaroslaw Drapala, Ahmad Albarqawi, Mateusz Praski, Julie Zhang, Joseph George Lewis, Thao Vu, Stefan Berkner, Ryan Shrott, Mary M, Eric Zhù, Stefan Suwelack, Maham Haroon, Jeff Chou, Berkan Zorlubas, Mariano Kamp, Douglas Blank, PhD, Gamze Zorlubas, Fatih Demirci, Jerry Qu y Daniel Frees.
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Hasta la próxima Variable,
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