چگونگی تصمیم گیری

تصمیم‌گیری یکی از مهم‌ترین مهارت‌های زندگی فردی و حرفه‌ای است، اما بیشتر ما هیچ‌وقت آن را به‌طور اصولی یاد نگرفته‌ایم. در این سمینار، با روش‌ها و مدل‌های تصمیم‌گیری مؤثر آشنا می‌شوید، یاد می‌گیرید چگونه انتخاب‌هایی آگاهانه‌تر داشته باشید و از شک و تردید خارج شوید. برای تصمیم‌های بهتر، این سمینار را از دست ندهید! ثبت […]

چگونگی تصمیم گیری بیشتر بخوانید »

مهندسی خلاقیت مناسب شرکت ها و سازمان ها

پرینتر سه‌بعدی دیگر فقط یک ابزار فانتزی نیست، بلکه یکی از مهارت‌های مهم دنیای امروز است. در این بوت‌کمپ یاد می‌گیرید چطور ایده‌های ذهنی و طرح‌های دیجیتال را به یک محصول واقعی تبدیل کنید. اگر می‌خواهید وارد دنیای ساخت سریع، نمونه‌سازی و تولید خلاقانه شوید، این بوت‌کمپ دقیقاً برای شما طراحی شده است. ثبت نام

مهندسی خلاقیت مناسب شرکت ها و سازمان ها بیشتر بخوانید »

آلفاژنوم: هوش مصنوعی برای درک بهتر ژنوم

معرفی یک مدل توالی DNA جدید و یکپارچه که پیش‌بینی اثر انواع تنظیمی را پیش می‌برد و نویدبخش روشن شدن عملکرد ژنوم است – اکنون از طریق API در دسترس است. ژنوم، دفترچه راهنمای سلولی ماست. این مجموعه کامل DNA است که تقریباً هر بخش از یک موجود زنده را از ظاهر و عملکرد گرفته

آلفاژنوم: هوش مصنوعی برای درک بهتر ژنوم بیشتر بخوانید »

تشخیص ناهنجاری توضیح‌پذیر با RuleFit: راهنمایی شهودی

وقتی نتایج تشخیص ناهنجاری را به ذی‌نفعان خود نشان می‌دهید، همیشه اولین سؤال آن‌ها این است: «چرا؟» در عمل، صرفاً پرچم‌گذاری یک ناهنجاری کافی نیست. درک اینکه چه چیزی اشتباه بوده، برای تصمیم‌گیری درست در مورد اقدام بعدی بسیار حیاتی است. با این حال، بیشتر روش‌های یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری فقط یک امتیاز ناهنجاری

تشخیص ناهنجاری توضیح‌پذیر با RuleFit: راهنمایی شهودی بیشتر بخوانید »

بازنگری مصاحبه‌های علوم داده در عصر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال بازنویسی روال روزمره دانشمندان داده است .برای حفظ رقابتدانشمندان داده باید یاد بگیرند که چگونه بهره‌وری را بهبود بخشند و امکانات جدیدی را با هوش مصنوعی ایجاد کنند. در همین حال، این تحول همچنین چالشی را برای مدیران استخدام ایجاد می‌کند: چگونه بهترین استعدادی را که در دوران هوش مصنوعی شکوفا می‌شود، پیدا

بازنگری مصاحبه‌های علوم داده در عصر هوش مصنوعی بیشتر بخوانید »

اعتبارسنجی داده‌ها با آگاه از تغییر و با استفاده از دودمان ستونی

تبدیل داده‌هاابزارهایی مانند dbt ساخت خطوط لوله داده SQL را آسان و سیستماتیک می‌کنند. اما حتی با ساختار اضافه شده و مدل‌های داده‌ای که به وضوح تعریف شده‌اند، خطوط لوله هنوز هم می‌توانند پیچیده شوند، که این امر مشکلات اشکال‌زدایی و اعتبارسنجی تغییرات در مدل‌های داده را دشوار می‌کند. پیچیدگی فزاینده منطق تبدیل داده‌ها، مسائل

اعتبارسنجی داده‌ها با آگاه از تغییر و با استفاده از دودمان ستونی بیشتر بخوانید »

پیمایش به بالا