要約:

  • 新年に入り、新しいプロジェクトを始めたり、新しいトピックを学ぶ興奮を楽しんでいることを期待している。
  • 著者たちの活動が活発であり、休暇中に取り組んできた素晴らしい仕事を共有することに興奮している。
  • 今週の読み物は実践的で行動可能な要素があり、最新の評価方法やエージェントAIツールの構築に興味がある人に幅広いチュートリアルや実践的な概要を提供している。
  • 音楽とAI、量子コンピューティング、線形代数などのトピックに興味がある方も、いくつかの優れた記事を探索してほしい。
  • 新しい著者の記事を支援している。

感想:

新しい年に新しいプロジェクトやトピックを学ぶ興奮を共有する記事です。著者たちの活動が活発であり、さまざまな実用的な情報やチュートリアルを提供しているようです。新しい著者からの記事も歓迎されており、データサイエンスとAIに関連する知識を共有する機会を提供しています。

元記事: https://towardsdatascience.com/llm-evaluation-parallel-computing-demand-forecasting-and-other-hands-on-data-science-approaches-445f684b01dc