Carding
Professional
- Messages
- 2,871
- Reaction score
- 2,372
- Points
- 113
Ежемесячная подборка из Medium
1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub.
О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI.
— https://slc.tl/6rNsw
2. Преимущества Pulsar перед Kafka.
О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный.
— https://slc.tl/6MhLZ
3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать.
Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon.
— https://slc.tl/cq2jB
4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться.
Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные.
— https://slc.tl/X0uoQ
5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей.
О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом.
— https://slc.tl/Snq9X
6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP?
Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике.
— https://slc.tl/8vlKy
7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать.
Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост.
— https://slc.tl/9wc5R
1. Немецкий стартап «AI Expert Roadmap» получил 3.5 тысячи звезд на GitHub.
О том, как проект выстрелил благодаря своему интерактивному роадмапу. С его помощью можно узнать, какие знания и умения нужны для освоения той или иной профессии в AI.
— https://slc.tl/6rNsw
2. Преимущества Pulsar перед Kafka.
О том, есть ли все-таки конкуренты у Kafka. Сейчас, если у провайдера нет Kafka, то «shame on you». А вот выяснилось, что ни Францом единым. Судя по тексту, Pulsar быстрее, да еще и мультитенантный.
— https://slc.tl/6MhLZ
3. Несколько AutoML-архитектур, о которых стоит знать.
Про варианты построения AutoML-архитектур в Microsoft и Amazon.
— https://slc.tl/cq2jB
4. 5 полезных YouTube-каналов для дата-сайентистов по машинному обучению, на которые стоит подписаться.
Про странное время, в котором мы живем: кто-то на YouTube машины сжигает, а кто-то умные вещи рассказывает. Контент блогеров из статьи не рассчитан на обычную аудиторию — специфическую лексику и видео по 3 часа осилят только самые отчаянные.
— https://slc.tl/X0uoQ
5. AI Explainability 360 сделает решения ИИ прозрачными для пользователей.
О том, как IBM показала, кто в мире AI главный. Взяла и выкатила технологию, о которой другие пока только научные статьи пишут. Инструмент объясняет решения, принятые искусственным интеллектом.
— https://slc.tl/Snq9X
6. Как выбрать правильное аналитическое направление для работы с CDP?
Одной CDP не всегда достаточно для эффективного анализа пользовательских данных. В материале есть несколько интересных рекомендаций по подходам к их аналитике.
— https://slc.tl/8vlKy
7. Чтобы построить многомиллионный бизнес, нужно больше отдыхать.
Что если нужно работать меньше для достижения лучшего результата? Автор утверждает, что многие предприниматели слишком много работают и это тормозит их рост.
— https://slc.tl/9wc5R
