Falls du inspiriert bist, deinen ersten Beitrag für TDS zu schreiben, sind wir immer offen für Beiträge von neuen Autoren. Da viele von uns sich in den letzten Wochen des Sommers befinden, warum nicht die ruhigeren Wochen vor einem in der Regel hektischen September nutzen, um neue Themen im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen zu erkunden? Diese Woche präsentieren wir eine Sonderausgabe von The Variable, die sich ausschließlich unseren besten aktuellen Tiefenanalysen (und anderen Artikeln, die etwas mehr Zeit und Fokus erfordern als üblich) widmet. Ihre Lesezeit mag länger sein, aber sie decken ihre jeweiligen Themen mit Feinheit, Sorgfalt und Blick auf praktische Anwendungen hervorragend ab. Wir hoffen, dass Sie unsere Auswahl genießen.
Ein Leitfaden zur Kontrastiven Lernmethode: Kontrastives Lernen ist nützlich, um zugrunde liegende Datenrepräsentationen ohne explizite Labels zu erlernen. Mengliu Zhao führt uns durch den Prozess des Aufbaus eines SimSiam-Modells anhand des Beispiels des FashionMNIST-Datensatzes. Papierüberblick: Vision Transformer (ViT) Es ist immer eine solide, gründliche Papieranalyse Stimmung – besonders wenn es sich um ein wegweisendes Konzept wie Vision-Transformer handelt. Wenn Sie neu in diesem Thema sind oder Ihr Wissen über ViT erweitern möchten, verpassen Sie nicht Muhammad Ardis Debüt TDS-Artikel.
Beschleunigung des Vision-Transformators mit Batch-Normalisierung: Bleiben wir noch etwas länger beim Vision-Transformer: Wenn Sie bereits vertraut damit sind, aber Hilfe benötigen, um Ihre Arbeitsabläufe effizienter und reibungsloser zu gestalten, bietet Anindya Dey, PhD eine umfassende Anleitung zur Integration der Batch-Normalisierung in eine nur Encoder-Transformator-Architektur, was zu einer verkürzten Trainings- und Inferenzzeit führt. Verbesserung des E-Commerce mit generativer KI – Teil 1: Einige der versprochenen Vorteile der kürzlich veröffentlichten KI-Tools müssen noch gezeigt werden. Mina Ghashami präsentiert eine neue Serie, die sich auf Anwendungsfälle konzentriert, bei denen generative KI-Anwendungen bereits bereit sind, einen realen Einfluss zu haben. angefangen bei einer der häufigsten (und geschäftskritischsten) Aufgaben für E-Commerce-Plattformen: Produktempfehlungen.