Efficienza RAG, suggerimenti per l’autoapprendimento, il business dell’intelligenza artificiale e altre letture imperdibili di gennaio |  di TDS Editori |  Febbraio 2024

 | Intelligenza-Artificiale

A questo punto potremmo essere passati da “Felice anno nuovo!” territorio, ma la scossa di energia e attività di gennaio è ancora molto con noi. Lo vediamo nei post che hanno attirato il maggior numero di lettori e generato le conversazioni più vivaci nelle ultime settimane: tendono a concentrarsi sull’apprendimento di nuove competenze, sulla ricerca di nuove opportunità e sull’acquisizione di maggiore efficienza nei flussi di lavoro consolidati.

Prima di entrare nel ritmo del nuovo mese, celebriamo le nostre storie più lette e di maggior successo delle prime settimane del 2024. Come vedrai, la maggior parte ha un forte sapore pratico, sia nell’implementazione di RAG che in quella di Google. scrivere codice con prestazioni migliori, tra le altre aree, quindi ci auguriamo che tu sia ancora motivato a esplorare nuovi argomenti ed espandere il tuo kit di strumenti di data science e ML. Immergiamoci.

fotografato da Leone Efraim SU Unsplash

La nostra ultima coorte di nuovi autori

Ogni mese siamo entusiasti di vedere un nuovo gruppo di autori unirsi a TDS, ognuno dei quali condivide la propria voce, conoscenza ed esperienza uniche con la nostra comunità. Se stai cercando nuovi scrittori da esplorare e seguire, sfoglia il lavoro delle nostre ultime aggiunte, incluso Omar Ali Sheikh, Brett A. ferito, Zhaocheng Zhu, Mohamed Mamoun Berrada, Robert Dowd, Riccardo Tang, Teo Lupo, Han HELOIR, Ph.D. ☕️, Rhys cucina, Andrea Luca, Shafik Quoraishee, Karla Hernandez, Omero Ansari, Tim Forster, Andrea Bowell, Harry Lu, Pye Sone Kyaw, Najib Sharifi, Giuseppe Ferrer, Rohan Paithankar, Arne Rustad, Ian Stebbins, Thi-Lam-Thuy LE, Jan Jezabek, Ph.D., Diacono Raluca, Tiffany Bogich, Ryu Sonoda, Yann-Aël Le Borgne, Aminata Kaba, Lorena Gongang, Yanli LiuE Martina Ivaničovátra gli altri.

Fonte: towardsdatascience.com

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