เป็นฤดูกาลแห่งการสำรวจการดำน้ำลึกที่ดีที่สุดของเรา

บล็อกโพสต์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยมมาในรูปแบบ รูปแบบ และเวลาในการอ่านทั้งหมด ต้องใช้ทักษะอย่างมากในการสร้างบทช่วยสอนที่สั้นและมีประสิทธิภาพหรือคำอธิบายอย่างรวดเร็วและมีขอบเขตที่ดี! ทีมงาน TDS มีจุดอ่อนสำหรับบทความที่ยาวและกระตุ้นความคิดที่ผู้เขียนของเราถนัดในการเขียน และเราได้ตีพิมพ์บทความที่น่าประทับใจเป็นพิเศษในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา

ในกรณีที่คุณพลาด (หรือไม่มีเวลาอ่านเมื่อพวกเขาโผล่ขึ้นมาในฟีดของคุณเป็นครั้งแรก) สัปดาห์นี้เราได้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่โดดเด่นของเราจากเดือนที่ผ่านมา ซึ่งครอบคลุมหัวข้อและแนวทางที่หลากหลาย และดำเนินการด้วยความอดทน ความหลงใหล และความใส่ใจในรายละเอียด สนุกกับการอ่าน—และอย่าลืมบุ๊กมาร์กโพสต์ใดๆ ที่คุณต้องการบันทึกไว้สำหรับเที่ยวบินถัดไป นั่งรถบัสข้ามเมือง หรือยามบ่ายอันเงียบสงบ

• เรียนรู้เกี่ยวกับกรอบความคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง “ฮิวริสติกส์” อาจฟังดูเหมือนคำสวยหรู แต่ตามที่ Holly Emblemอธิบาย แท้จริงแล้วคือแนวทางที่ชัดเจนและคล่องตัวในการแก้ปัญหา ไม่มั่นใจ? โพสต์ของ Holly ให้คำจำกัดความที่ชัดเจนและกรณีการใช้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงปฏิบัติเพื่อให้คุณพิจารณา
• รูปลักษณ์ที่ครอบคลุมในการตรวจจับวัตถุล่าสุด มีการเจาะลึกและจากนั้นก็มีภาพรวมของโมเดล YOLOv7 ของ Chris Hughesและ Bernat Puig Camps อย่าปล่อยให้เวลาอ่านนานประมาณ 50 นาทีที่ยาวนานทำให้คุณตกใจ เพราะมันน่าติดตามและง่ายต่อการติดตาม อีกทั้งยังมีการผสมผสานทฤษฎีและการปฏิบัติเข้าด้วยกันอย่างราบรื่น
• ต้องการข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ RL หรือไม่ เช่นเดียวกับสาขาใหม่ ๆ การเรียนรู้แบบเสริมแรงบางครั้งอาจรู้สึกท่วมท้น: มีคำศัพท์มากมาย! Kay Jan Wongนำเสนอความชัดเจนในโพสต์ล่าสุดของเธอ ซึ่งแนะนำเราเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานรวมถึงอัลกอริทึมที่ใช้กันทั่วไปหกรายการ

• ทางเลือกที่มีประโยชน์สำหรับกำลังสองน้อยที่สุดธรรมดา (OLS) อธิบายไว้ Sachin Dateมีความสามารถพิเศษเฉพาะในการแปลหัวข้อทางทฤษฎีที่ซับซ้อนให้เป็นแนวคิดที่เข้าถึงได้และนำไปปฏิบัติได้ การลงลึกในการประมาณค่ากำลังสองน้อยที่สุด (GLS) แบบทั่วไปของเขานั้นไม่มีข้อยกเว้น: มันนำเสนอแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการจัดการชุดข้อมูลที่แสดงความแปรปรวนแบบเฮเทอโรสกีดาสติก
• วิธีบ่มเพาะกระบวนการพัฒนาที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น หากคุณทำงานในพื้นที่ที่ต้องใช้โค้ดจำนวนมากภายในวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือ ML คุณอาจต้องพบกับส่วนแบ่งที่ยุติธรรมของโค้ดเบสที่รก ยุ่งเหยิง หรือไม่ยืดหยุ่น ไพรเมอร์ของ Betty LDในการปรับโครงสร้างใหม่เป็นการสังเคราะห์หลักการสำคัญ กฎ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้
• เจริญรอยตามปาสคาลและแฟร์มาต์ สำหรับการอ่านทฤษฎีความน่าจะเป็นที่แน่นอน อย่าพลาดโพสต์เปิดตัว TDS ของ Naman Agrawal เป็นโพสต์ที่มีสูตรครบถ้วนเกี่ยวกับปัญหาความพินาศของนักการพนัน ซึ่งทำให้นักสถิติต้องวุ่นวายมานานหลายศตวรรษ

• เราเพลิดเพลินกับการสนทนาที่มีชีวิตชีวากับAdrienne Klineซึ่งพูดคุยเกี่ยวกับความสนใจที่หลากหลายของเธอ อาชีพที่หลากหลาย และชุดสถิติ Bootcamp ยอดนิยม
• คุณจะสร้างประสบการณ์ที่ดีที่สุดและมีประสิทธิผลมากที่สุดสำหรับผู้ที่ให้คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลของคุณได้อย่างไร Leah Berg และ Ray McLendonให้คำแนะนำเชิงปฏิบัติ
• Rebecca Vickeryแชร์แหล่งข้อมูลที่จำเป็นและเป็นมิตรกับผู้เริ่มต้น: ข้อมูลสรุปสำหรับการใช้อัลกอริทึมที่แพร่หลายห้ารายการ รวมถึงการถดถอยเชิงเส้นและฟอเรสต์แบบสุ่ม และอื่น ๆ
• อาจเป็นเรื่องยากที่จะตัดสินใจว่าบริษัทของคุณต้องการแพลตฟอร์มข้อมูลใด ไม่ต้องพูดถึงวิธีการสร้างตั้งแต่เริ่มต้น Marina Tosicพาเราผ่านประสบการณ์ที่ “น่าตื่นเต้นและน่าหวาดหวั่น” ที่เธอเพิ่งทำไปเมื่อไม่นานมานี้
• จากการสำรวจไลบรารี D3Blocks แบบโอเพ่นซอร์สอย่างต่อเนื่องErdogan Taskesen ได้แสดงวิธีใช้ประโยชน์จากตัวเลือก scatterplot ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

จนกว่าจะถึงตัวแปรถัดไป

บรรณาธิการ TDS