Lợi ích của việc sử dụng bộ dữ liệu công khai BigQuery cho các nhà khoa học dữ liệu là gì?
Bộ dữ liệu công khai của BigQuery mang lại nhiều lợi thế cho các nhà khoa học dữ liệu trong quá trình họ theo đuổi việc trích xuất thông tin chi tiết có giá trị và xây dựng các mô hình máy học mạnh mẽ. Các bộ dữ liệu này do Google Cloud cung cấp, cung cấp nguồn thông tin phong phú trên nhiều miền khác nhau, cho phép các nhà khoa học dữ liệu tận dụng dữ liệu quy mô lớn và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển của họ. TRONG
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Tiến bộ trong Học máy, GCP BigQuery và tập dữ liệu mở, ôn thi
Hạt nhân Kaggle là gì và chúng khác với Máy tính xách tay Jupyter địa phương như thế nào?
Kaggle Kernels là một công cụ cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu và những người thực hành máy học, cung cấp một môi trường hợp tác và tương tác để phát triển, chia sẻ và chạy mã. Chúng là một phần không thể thiếu của nền tảng Kaggle, một cộng đồng trực tuyến phổ biến dành cho các cuộc thi về khoa học dữ liệu và máy học. Kaggle Kernels tương tự như Jupyter Notebooks cục bộ
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước tiếp theo trong Học máy, Giới thiệu về Kaggle Kernels, ôn thi