Search Results Stephanie Kirmer

データサイエンスと機械学習の専門家は、データの中から答えを見つける方法を知っていますそれが彼らの仕事の中心的な柱ですしかし、いくつかの難しい問題を見ると、状況は少し複雑になります...

データと機械学習の専門家にとって、1年間のイベント満載な時期もいよいよ終盤に入ってきました皆さんの中には、新しいスキルを学ぶために最後の力を振り絞り、最新の研究に追いつくために奮闘している方も多いことでしょう

数年にわたり、テキストとデータの交差点は（大体）自然言語処理（NLP）の領域内に留まっていました- テキストデータを活用する様々な機械学習タスクの広範囲…

データ科学は、新しいツールが絶えず出現し、ワークフローが進化し、キャリアパスが急速に変化する、速いフィールドです - 時にはわずか数週間で私たちの最も読まれた、議論された...

アクセス可能な大規模な言語モデルが初めて登場したとき、興奮は見逃すことができなかった単なる目新しさ以上に、それらは多くの分野を完全に変えるという約束と共にやってきました...

「過去数年間の多くの刺激的なAI革新の裏側には、さまざまな既知および新興のリスクが存在します：アルゴリズム的な偏り、プライバシーの懸念、著作権の侵害などが挙げられます...」

8月も終わりに近づき、多くの読者の皆さんは学校へ戻る準備をしていることでしょう（大学であれ、ブートキャンプであれ、オンラインであれ）一方で他の方々は、夏のゆっくりしたスケジュールから抜け出している最中かもしれません…

「私たちは学習曲線を整然とした滑らかな上昇線と考える傾向がありますしかし、学習の旅をよく見ると、途中には数多くの下降や停滞期があることがわかります...」

データサイエンティストにとって、データは多ければ多いほどよいものとは限りませんしかし、組織の文脈を広く見ると、自身の目標と他の考慮事項とのバランスを取らなければなりませんデータの収集及び...

「私は社会学者としての訓練を受けたことを知っている方もいるかもしれません──正確に言うと、大学院で医療社会学を専攻しましたつまり、病気や医学との関わりにおいて人々やグループがどのように相互作用するかに焦点を当てて研究してきました…」

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