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Estamos concluyendo otro mes lleno de acontecimientos, uno en el que publicamos docenas de nuevos artículos sobre temas de vanguardia y hoja perenne por igual: desde matemáticas para ingenieros de aprendizaje automático hasta el funcionamiento interno del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento del funcionamiento Protocolo de contexto del modelo.
Siga leyendo para explorar nuestras historias más leídas en mayo: los artículos que nuestra comunidad encontraron las más útiles, procesables y estimulantes.
En caso de que se sienta inspirado para escribir sobre sus propios proyectos de pasión o descubrimientos recientes, no dude en compartir su trabajo con nosotros: siempre estamos Abierto para las presentaciones de nuevos autoresy nuestro programa de pago de autor Acabo de ser considerablemente más aerodinámico este mes.
Cómo aprender las matemáticas necesarias para el aprendizaje automático
Todo el mundo ama una buena hoja de ruta. Caso en punto: Egor HowellLa guía procesable para los practicantes de ML, que describe los mejores enfoques y recursos para dominar el conocimiento de referencia que necesitan en álgebra lineal, estadísticas y cálculo.
¿Nuevo en LLMS? Empezar aquí
Nos encantó publicar otra excelente guía este mes: Alessandra CostaLa introducción amigable para principiantes a todas las cosas de trapo, ajuste, agentes y más.
Herencia: un concepto de ingeniería de software que los científicos deben saber para tener éxito
Todavía sobre el tema de las habilidades centrales, Benjamin Lee compartió un manual exhaustivo sobre la herencia, un concepto de codificación esencial.
Otros destacados de mayo
Explore más de nuestros artículos más populares y ampliamente circulados del mes pasado, que abarcan diversos temas como ingeniería de datos, datos de atención médica y pronósticos de series de tiempo:
- Sandi besen nos presentó al Protocolo de comunicación del agente, un marco innovador que permite a los agentes de IA colaborar “en todos los equipos, marcos, tecnologías y organizaciones”.
- Permanecer en el tema siempre tendencia de la IA de agente, Hailey Quach armar un muy Recurso práctico para cualquiera que desee aprender más sobre MCP (protocolo de contexto modelo).
- ¿Cómo debe implementar un análisis de regresión lineal múltiple en datos del mundo real? Jumbong junior Nos guía a través del proceso en un tutorial del paciente.
- Aprenda cómo una biblioteca de aprendizaje automático puede acelerar los cálculos no ML: Thomas Reid Desempacan algunos de los casos de uso menos conocidos (pero muy potentes) de Pytorch.
- En una de las mejores inmersiones profundas del mes pasado, Yagmur Gulec Nos guió a través de un proyecto de atención médica preventiva que aprovecha los enfoques de aprendizaje automático.
- Desde promedios simples hasta estrategias combinadas, la última entrega en Nikhil DasariLa serie de la serie se centra en las formas en que puede personalizar las líneas de base modelo para el pronóstico de series de tiempo.
Conoce a nuestros nuevos autores
Cada mes, estamos encantados de dar la bienvenida a una nueva cohorte de Ciencia de datosaprendizaje automático y expertos en IA. No te pierdas el trabajo de algunos de nuestros contribuyentes más nuevos:
- Mehdi yazdaniun investigador de IA en Florida, comparte su último trabajo sobre la capacitación de redes neuronales con dos objetivos.
- Joshua Nishanth A Se une a la comunidad TDS con una gran experiencia en ciencia de datos, aprendizaje profundo e ingeniería.
Nos encanta publicar artículos de nuevos autores, por lo que si recientemente ha escrito un interesante tutorial del proyecto, tutorial o reflexión teórica sobre cualquiera de nuestros temas principales, ¿Por qué no compartirlo con nosotros??