Reddit 上最热的数据科学和机器学习话题
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:1.23M时长:02:41
Reddit 是数据科学家的一个极好的知识和观点的来源。人们在 Reddit 上分享他们的代码、一般的数据科学新闻、寻求帮助和意见、发表研究论文等链接。这是一个真正强大的社区,为与其他数据科学爱好者互动提供了可靠的平台。
正因如此,Reddit 和 GitHub 一样,成为了全世界开发者的宠儿。普拉纳夫·达尔(Pranav Dar)整理了 5 月份最热的数据科学和机器学习的 Reddit 话题,以供开发者参考。
这是一个令人着迷的概念,使用深度学习看到它变得生动起来。它引起了数据科学家和机器学习爱好者的关注,通过讨论的问题数量就看得出来。
如果你是机器学习的初学者,或者正在寻找需要阅读或者参考的论文,那么这就是一条很棒的线索,每一个数据科学家都会从中受益。这场讨论包含了从基本的机器学习概念(如高斯模型)到高级概念(如神经艺术风格转换)等论文。
深度学习中的泛化问题一直是人们争论不休的话题。正如这篇文章的作者所提到的,我们仍然有不少场景需要努力去实现泛化。这就引起了对目前的泛化现状的深入讨论,以及为什么泛化在深度学习和强化学习中很难理解。这些讨论中,包括一些冗长的帖子,这些帖子都是由一些经验丰富、知识渊博的数据科学家提出来的。
这个话题深入研究了医疗行业(不是研究领域)当前的机器学习现状。这个行业的数据科学家分享了他们在工作中得到的经验和观点。
这个话题,也是大多数人在进入该领域之前都会问的一个问题。随着自动化机器学习工具的迅速普及,企业在几年内还会需要数据科学家吗?这个话题收集了数据科学领域中不同人士的观点,他们认为数据科学家在未来几年内将会扩展或者多样化。
如果你对这些话题感兴趣,可以点击文章中的链接,参与到讨论与学习中。
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