C'est la saison pour explorer nos meilleures plongées profondes

Les excellents articles de blog sur la science des données se présentent sous toutes les formes, tous les formats et tous les temps de lecture ; il faut beaucoup de talent pour produire un didacticiel court et efficace ou un explicatif rapide et bien défini ! L'équipe TDS a un faible pour ces articles plus longs et stimulants que nos auteurs excellent dans l'écriture, et nous en avons publié une récolte particulièrement impressionnante ces dernières semaines.

Au cas où vous les auriez manqués (ou que vous n'ayez pas eu le temps de les lire lorsqu'ils sont apparus pour la première fois dans votre flux), cette semaine, nous avons rassemblé certaines de nos plongées profondes les plus remarquables du mois dernier. Ils couvrent un large éventail de sujets et d'approches, et le font avec patience, passion et souci du détail. Bonne lecture et n'oubliez pas de mettre en signet tout message que vous souhaitez enregistrer pour votre prochain vol, trajet en bus à travers la ville ou après-midi tranquille.

• En savoir plus sur un cadre mental simple mais puissant . « Heuristique » peut sembler un mot fantaisiste, mais comme l'explique Holly Emblem , il s'agit en fait d'une approche claire et rationalisée de la résolution de problèmes. Pas convaincu? Le message de Holly fournit une définition claire et des cas d'utilisation pratiques de la science des données à prendre en compte.
• Un aperçu complet des dernières nouveautés en matière de détection d'objets . Il y a des plongées profondes, puis il y a la présentation de Chris Hughes et Bernat Puig Camps du modèle YOLOv7. Ne vous laissez pas effrayer par son temps de lecture d'environ 50 minutes - il est engageant et facile à suivre, et offre un mélange fluide de théorie et de pratique.
• Besoin d'une introduction accessible à RL? Comme de nombreux domaines émergents, l'apprentissage par renforcement peut parfois sembler un peu écrasant : tant de mots à la mode ! Kay Jan Wong apporte une dose rafraîchissante de clarté dans son dernier article, qui nous guide à travers les concepts fondamentaux ainsi que six algorithmes couramment utilisés.

• Une alternative utile aux moindres carrés ordinaires (OLS), expliquée . Sachin Date a un talent particulier pour traduire des sujets théoriques complexes en idées accessibles et réalisables. Sa plongée profonde dans l'estimation des moindres carrés généralisés (GLS) ne fait pas exception : elle présente une approche puissante pour gérer les ensembles de données qui présentent une hétéroscédasticité (c'est-à-dire une variance non constante).
• Comment cultiver un processus de développement plus rapide et plus efficace . Si vous travaillez dans un domaine chargé en code au sein de la science des données ou du ML, vous avez probablement rencontré votre juste part de bases de code maladroites, désordonnées ou inflexibles. L'introduction de Betty LD sur le refactoring est une synthèse utile des principes clés, des règles et des meilleures pratiques pour éviter ces pièges.
• Partez sur les traces de Pascal et Fermat . Pour une lecture solide sur la théorie des probabilités, ne manquez pasle premier article TDS de Naman Agrawal . C'est un article complet et riche en formules sur le problème de la ruine du joueur, qui a occupé les statisticiens pendant des siècles.

• Nous avons eu une conversation animée avec Adrienne Kline , qui a discuté de ses divers intérêts, de sa carrière multidisciplinaire et de la populaire série Statistics Bootcamp.
• Comment pouvez-vous créer l'expérience la meilleure et la plus productive pour les personnes qui annotent votre jeu de données ? Leah Berg et Ray McLendon fournissent un guide pratique.
• Rebecca Vickery a partagé une ressource essentielle et conviviale pour les débutants : une feuille de triche pour utiliser cinq algorithmes omniprésents , y compris la régression linéaire et la forêt aléatoire, entre autres.
• Il peut être difficile de décider de la plate-forme de données dont votre entreprise a besoin, sans parler de la façon de la créer à partir de zéro. Marina Tosic nous guide à travers l'expérience "excitante et intimidante" qu'elle a récemment eue en faisant exactement cela.
• Poursuivant son exploration de la bibliothèque open-source D3Blocks, Erdogan Taskesen a montré comment tirer le meilleur parti de ses options de nuage de points .

Jusqu'à la variable suivante,

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