要約:

  • 10月のTDSの記事は、学びや実験に最適な時期であり、AIプロジェクトのアイデアやデータサイエンスに関する収益源、時間系列分析やLLMsに関するガイドなど、実践的なトピックに焦点を当てている。
  • 新しい著者が参加し、David Foutch、Robin von Malottki、Ruth Crastoなど多様な専門知識を持つ著者たちが最新の追加記事を提供している。
  • 新しい著者の記事をサポートすることに感謝し、読者が面白いプロジェクトの解説、チュートリアル、または理論的考察を書いた場合は積極的に共有するよう呼びかけている。

感想:

記事の内容は、データサイエンスや機械学習コミュニティの活性化に向けた取り組みを支持し、新しい著者の記事を積極的に受け入れている姿勢がうかがえます。コアトピックに関するプロジェクト解説やガイドが多く、読者にとって貴重な情報源となっているようです。

元記事: https://towardsdatascience.com/llm-evaluation-ai-side-projects-user-friendly-data-tables-and-other-october-must-reads-6be0066008e2