Conrad Wilkinson Schwarz
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Driving business growth by deploying predictive models and generating data insights…
Artículos de Conrad
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¿Que es la sabiduría de la multitud? y ¿Porque se utiliza en uno de los algoritmos de Machine Learning más populares?
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En el 2011, un programa de la BBC realizó un experimento para demostrar un fenómeno conocido como la "sabiduría de la…
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08/07/2019 The week in Tech articles and videos
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Hello all, Here are some of the latest tech trends and news in video and article format. Hope you find it interesting.
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Tech News in Articles and Videos 27/05/2019
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Hi everyone! Here you'll find those articles and videos I found worth going through to stay in the loop of tech and…
Contribuciones
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How can you compare and select the best ML algorithms?
One of the most powerful and ingenious methods I've discovered to compare and select the best ML algorithms is using genetic algorithms to allow different models to compete and evolve, particularly through hyperparameter mutation. The TPOT library works well for this. TPOT automates model selection and hyperparameter optimization, using genetic programming to evolve machine learning pipelines. It tests numerous combinations of models, preprocessing methods, and feature selection strategies, continually refining them to maximize performance. This approach, inspired by natural selection, is not just time-efficient but also gets a good level. It's especially valuable for complex datasets, where conventional techniques might falter.
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What are the most common challenges that founders face, and how can you overcome them with resiliency?
The biggest challenge is that the nature of the problems you face is always changing and morphing. You solve one or two challenges, your business scales thanks to it, but now 5 completely new problems appear that require very different skills and approaches than the ones you just solved. It is incredibly exhausting and incredibly fulfilling. I can think of no better teacher.
Actividad
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¡Querida red nos vemos mañana!
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Compartido por Conrad Wilkinson Schwarz
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Feliz de compartir conocimientos sobre estadística descriptiva y estadística inferencial. Gracias Rocío Pérez y EBAC - Escola Britânica de Artes…
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Recomendado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Esta frase que le escuché a Brian Armstrong explica muchas cosas: "Acción produce información." Entenderla es clave para saber por qué —de una…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Competencia bilingüe o nativa
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Competencia bilingüe o nativa
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Más actividad de Conrad
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El fuego es la mejor analogía que podemos usar para describir la tecnología. ¿Recuerdan la historia de Prometeo? Este personaje mitológico robó el…
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Los LLMs pequeños están infravalorados. Yo también caí en esta trampa… Sin embargo, tuve una conversación con una persona que lleva años trabajando…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Recomendación para nuevos managers. (Especialmente en un contexto de equipos remotos y multidisciplinarios) He observado que en equipos…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Hace una semana tuve una conversación con un miembro de Baubap. Me dijo algo clave y quiero compartirlo con ustedes: "Es importante seguir…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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¿Aún es un buen momento para entrar en el campo de Ciencia de Datos? Lo mismo se preguntaban los electricistas en el siglo XIX. Entre las décadas…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Leer la siguiente frase, escrita en la pared de las oficinas de una startup, me voló la cabeza: "If you can only think of one solution to the…
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Publicado por Conrad Wilkinson Schwarz
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Howard Friedman
🔹 What do you do if your model is not working well? 🔹 What changes can you make to improve model performance? If 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐩𝐞𝐫𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐧𝐜𝐞 is disappointing, there are three main levers that we can pull to try improving the performance. The first and most powerful lever is 𝐜𝐡𝐚𝐧𝐠𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐝𝐚𝐭𝐚 that the model is using. We can add more features to the model or transform the features that we’ve already included. In my experience, this is the most powerful of the levers. Another lever we can pull is 𝐜𝐡𝐚𝐧𝐠𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐭𝐲𝐩𝐞 𝐨𝐟 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥or the type of feature selection. If we see that a regression model isn’t working well, we can try a decision tree, for example. We can also try using a penalized regression model that performs feature selection automatically during the modeling process. The other lever is tuning the 𝐡𝐲𝐩𝐞𝐫𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞𝐭𝐞𝐫𝐬. A hyperparameter is like a setting knob on a model. It adjusts the model's rules so changes in the hyperparameters produce models with very different results. Any combination of three levers may be used to improve model performance. Depending on what data is accessible, it may not be feasible to 𝐚𝐝𝐝 𝐦𝐨𝐫𝐞 𝐟𝐞𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞𝐬, so the data scientist must rely on 𝐡𝐲𝐩𝐞𝐫𝐩𝐚𝐫𝐚𝐦𝐞𝐭𝐞𝐫 𝐭𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 and 𝐦𝐨𝐝𝐞𝐥 𝐬𝐞𝐥𝐞𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 to improve the quality of predictions. Keys questions to ask the data science team about model tuning include: 🔹 Can you describe the hyperparameter tuning process? 🔹 How did you determine the optimal hyperparameter values for the chosen models?
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Chetan Hirapara
💡Introducing LlamaParse Premium 🎉 👩💻LlamaIndex has released LlamaParse premium, surpassing most document parsers available today for context-augmented LLM applications. 🏆Premium mode leverages state-of-the-art multimodal models and heuristic text parsing techniques to extract text from the most complex documents, outperforming vanilla models like Sonnet-3.5. ✨ Key Features and Benefits: 🔶 Outputs all content, from text to tables to images, into well-structured markdown, text, JSON, and images 🔶Translates diagrams into Mermaid format ( between mermaid and tags) Translates equations into LateX 🔶 Big reduction in missing content 🔶 Captions of all images (between [ and ] tags) 🔶 Much better heading/subheading determination than Accurate mode. ⛳ Sounds interesting🤔, try it out here: https://lnkd.in/dDXaaBYv 📝 blog: https://lnkd.in/dpsy-wqK Jerry Liu Ravi Theja Desetty
3 comentarios -
Ganesh Jagadeesan
🍕🍔 Combining GNNs with RAG to create Graph Neural Retrieval is an exciting development! Leveraging GNNs for reasoning over Knowledge Graphs and LLMs for natural language understanding offers a promising solution for querying complex factual data. GNN-RAG's state-of-the-art performance on KGQA benchmarks, even surpassing GPT-4 in some cases, is a testament to its potential. This could be a game-changer for knowledge representation and retrieval. Time for a deep dive review article on the latest graph-related advancements? Definitely! #GraphNeuralNetworks #RAG #AIInnovation 🌟🤖📚
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Hugo Bowne-Anderson
Illuminating 🧠⚡ convo w/ Dan Becker & Hamel H. on choosing ML/GenAI methods! 🔬 Evaluate first, then experiment 🤖 Linear reg vs deep learning? Test it 📊 Set up robust comparisons 💡 13 years of ML wisdom distilled Practical advice for selecting the right models/techniques 😎 Full podcast in comment 🤗
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