DataScience

生成式人工智能的进步引发了关于数据所有权的新问题, 内容的完整性, 算法的偏见, 和更多的. 在这里, NLP前沿的三位专家提出了开发道德生成人工智能解决方案的建议.

在这种问我任何问题的风格中&A, Toptal首席AI开发人员若昂·迪奥戈·德·奥利维拉回答了其他工程师关于转向ML的资源的问题, 大型语言模型的方法, 以及人工智能未来最关键的应用.

想要在像GPT-4这样的革命性语言模型的浪潮中扩展你的技能吗? 在这个问我任何问题风格的教程, Toptal数据科学家和人工智能工程师Daniel psamurez Rubio回答了其他程序员关于机器学习的问题, 自然语言处理, 以及人工智能话题.

探索Twitter数据集群以发现主导已识别组的关键字. 关注具有政治倾向的数据集为分析提供了一个容易的目标.

Python和R使数据科学家能够使用优雅的语法糖来解决问题, 简化编码和解决方案探索. 每种语言都有其独特的功能和方法.

数据以前所未有的方式充斥着我们——我们怎么能指望分析它呢? 图(网络，而不是条形图)提供了一种优雅的方法. 了解如何从Python NetworkX库开始描述, 可视化, 并分析“图论”数据集.

IMDb的评分存在类型偏见:例如，电视剧往往得分更高. 消除共同特征偏差，保持独特特征, 可以创建一个新的, 基于IMDb信息的精炼分数.

随着大数据和数据科学的兴起, 存储和检索已成为数据使用和分析的关键管道组件. 近年来，新的数据存储技术不断涌现. 但问题是:你应该选择哪一个? 哪一个最适合数据工程?

在本文中, Toptal数据科学家胡厚崑。比较了数据工程背景下的三种主要存储技术.

分析人士已经认识到，社交网络数据是一个虚拟的信息宝库，可以用来感知民意趋势和民意支持的浪潮. 在本文中, Toptal工程师老人桑托斯描述了他用于概念验证的技术，该技术有效地分析了Twitter趋势主题并进行了预测, 作为示例测试用例, 2014年巴西总统大选的地区投票模式.