用jax加速批量线性代数运算，最小的代码更改，显著的速度提升
在jax的优点中，我在这里关心的是它可以很容易地向量化(纯)函数，通过底层的并行化实现加速。因此，加速的代码可以在cpu、gpu和/或tpu上执行而无需修改!
ViLBERT：用于视觉和语言任务的预训练与任务无关的视觉语言表征
ViLBERT（Lu et al.2019）代表视觉与语言BERT。 听起来确实像是BERT模型的一个版本（Devlin等人，2018年），该模型很快就变成了NLP任务的SOTA，并集成了视觉输入。
使用Scikit-Learn的HalvingGridSearchCV进行更快的超参数调优
比较Halving Grid Search 和Exhaustive GridSearchCV
全面解释无监督机器学习中层次聚类（Hierarchical Clustering）
在本文中，我们将讨论无监督机器学习中的层次聚类算法。该算法基于嵌套簇的拆分和合并。根据距离度量使用自底向上的方法合并集群。
可以建立一个机器学习模型来监控另一个模型吗
你能训练一个机器学习模型来预测你的模型的错误吗?没有什么能阻止你去尝试。万一成功了呢，对吧。我们已经不止一次
使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题
大多数Dask API与Pandas相同，但是Dask可以在所有CPU内核上并行运行。它甚至可以在集群上运行
迁移学习在乳腺癌检测中的应用
高效微调多尺度Inception V3方法
自动数据增强:概述和SOTA
想要一个最先进的计算机视觉模型?首先你需要一个粗糙的数据扩充管道。在人工智能开发的这一点上，这是不容置疑的。
