Febbraio potrebbe essere il mese più corto, ma di certo non è stato così qui a TDS, dove i nostri autori hanno dato il massimo, condividendo contributi importanti su argomenti attuali, inclusi alcuni dei più lunghi E gli articoli più letti dell'anno finora.
Ora che la maggior parte di noi si è abituata al flusso delle cose nel 2024, vediamo che i nostri lettori si concentrano leggermente meno sui cambiamenti di carriera e più sulle competenze chiave e sulle soluzioni concrete a problemi comuni. I nostri articoli più letti e discussi dell'ultimo mese riflettono questo, e di seguito troverai un campione rappresentativo dei nostri successi di febbraio.
Punti salienti mensili
- La matematica dietro Adam Optimizer
In una spiegazione chiara, accessibile e ampiamente condivisa, Cristian Leone spiega il funzionamento matematico interno dell'ottimizzatore Adam (Adaptive Moment Estimation) e, lungo il percorso, ci aiuta a capire perché è diventato una scelta così popolare tra i professionisti del deep learning. - 12 Punti critici del RAG e soluzioni proposte
Mentre la generazione aumentata di recupero continua a farsi strada come una potente opzione per aumentare le prestazioni degli LLM, anche i suoi difetti stanno diventando più chiari. Wenqi Glantz offre una risorsa utile per chiunque si sia sentito bloccato di recente nell'implementazione di un sistema RAG, compilando 12 trappole comuni e soluzioni alternative suggerite. - Visualizzazione dei dati 101: Playbook per immagini che attirano l'attenzione
Per tutti coloro che desiderano creare “immagini più chiare, più nitide e più intelligenti” (e chi non lo è, davvero?) l'ultima guida alla visualizzazione dei dati di Maria Mansurova è una lettura essenziale, poiché sfrutta numerosi esempi concreti (in Plotly) per mostrare i principi di progettazione essenziali in azione.
- Tecniche ETL avanzate per principianti
Se sei un ingegnere di dati alle prime armi e desideri potenziare le tue capacità di importazione dei dati, 💡Mike ShakhomirovIl nuovo tutorial di è uno di quelli che dovresti assolutamente esplorare (e aggiungere ai segnalibri): copre i modelli tipici di importazione e fornisce frammenti di codice che puoi utilizzare per iniziare ad armeggiare da solo. - Generazione avanzata di recupero avanzato: dalla teoria all'implementazione di LlamaIndex
Ti interessa immergerti ulteriormente nell'entusiasmante mondo di RAG? Leonie Monigatti spiega i dettagli essenziali delle ottimizzazioni pre-recupero, recupero e post-recupero, prima di guidarci attraverso il processo di trasformazione di una pipeline RAG “ingenua” in una avanzata. - Principali metriche di valutazione per gli errori RAG
Ci rivolgiamo a RAG un'ultima volta questa settimana, questa volta per Ambra RobertsIl contributo più recente di: una risorsa utile sulla risoluzione dei problemi relativi a prestazioni impreviste o deludenti e sull'applicazione di robuste metriche di valutazione di risposta e recupero per garantire che tutti gli elementi della pipeline funzionino in armonia. - Costruire una piattaforma dati nel 2024
Tre anni dopo aver affrontato per la prima volta questo argomento, siamo stati entusiasti di dare il bentornato Dave Melilloil cui nuovo post rivaluta i componenti chiave di piattaforme dati efficienti. Condivide preziose informazioni basate sulla sua esperienza nell'affrontare le sfide legate ai dati di vari settori e avendo lavorato sia con “grandi aziende che con startup agili”.
Una dose extra di Python
Alcuni dei nostri post più popolari nelle ultime settimane hanno trattato l'argomento sempre attuale della programmazione Python per professionisti di dati e ML. Nel caso te li fossi persi:
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 Sarthak Handa, Vadim Arzamasov, Mahyar Aboutalebi, Ph.D. 🎓, James W, Maometto Maometto, Kirsten Jiayi Pan, Matteo Chak, Ugur Yildirim, Mikayil Ahadli, Hamza Gharbi, Sami Abboud, Matteo Gunton, Eivind Kjosbakken, Eva Revear, Nithya Ramamoorthy, Rami Crispino, Kennedy Selvadurai, Ph.D, Vasilij Morozov, Patrick Beukema, Tommaso Rouch, Ritanshi Agarwal, Rohan Nanda, Nikolaus Correll, Mert Ersoz, Dani Lisle, Roberta Rocca, Adil Rizvi, Matteo Turco, Celia Banks, Ph.D., Skylar Jean Callis, Ryan McDermott, Anand Subramanian, Ayush Agarwal, PG Baumstarck, Jose D. Hernandez-Betancur, Khin Yadanar LinE Daniele Kangtra gli altri.
Fonte: towardsdatascience.com
