大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~
对于分类特征的处理，sklearn中常见的方法有两种，一种是OneHotEncoder，另一种很多人说是LabelEncoder，其实不对。sklearn中，还有一个OrdinalEncoder，二者似乎一样，但其实并不相同，差别很大。本文将用Kaggle的房价预测的实例来描述如何这些差异以及不同处理对预测算法的影响。
Batch Normalization（BN）是一种深度学习的layer（层）。它可以帮助神经网络模型加速训练，并同时使得模型变得更加稳定。尽管BN的效果很好，但是它的原理却依然没有十分清晰。本文总结一些相关的讨论，来帮助我们理解BN背后的原理。
Python最新正式版本3.10在10月4日已经发布。这个版本从2020年5月开始开发，经历差不多一年半的时间终于正式发布。当然每一个新版本都有很多新功能。我们将持续关注新功能，在这篇文章中，我们将简述3.10中新功能中的语法——结构模式匹配（structural pattern matching）。
在2020年的亚马逊reInvent发布会上，亚马逊正式发布了一项新的服务，即Amazon SageMaker Feature Store，中文简介是适用于机器学习特征的完全托管的存储库。 Feature Store是这两年兴起的另一个关于人工智能系统的基础设施，应该也是未来几年最重要的人工智能基础设施之一。本文将介绍一下Feature Store是什么以及为什么很多企业开始推广这个东西。
RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。
在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。
这是一篇来自Towards Data Science上面的一篇个人实践分享，主要是针对销量进行预测。一般来说，销量受到价格、季节等因素影响较大。这里就是考虑这些因素进行的一个实践。值得大家一试。这里我们翻译一下，并对其中的某些工作做一些简单的解释。
Scikit-Learn有很优秀的机器学习处理思想，包括TensorFlow等新框架都借鉴了它的设计思想。最近的更新也让Scikit-Learn更加强大。在描述这个更新之前我们先简单看一下历史，然后让我们一起看看都有什么新内容吧。
Batch Normalization是深度学习中最重要的技巧之一。是由Sergey Ioffe和Christian Szeged创建的。Batch Normalization使超参数的搜索更加快速便捷，也使得神经网络鲁棒性更好。本篇博客将简要介绍相关概念和原理。
Tensorflow中tf.data.Dataset是最常用的数据集类，我们也使用这个类做转换数据、迭代数据等操作。本篇博客将简要描述这个类的使用方法。
BERT是很好的模型，但是它的参数太大，网络结构太复杂。在很多没有GPU的环境下都无法部署。本文讲的是如何利用BERT构造更好的小的逻辑回归模型来代替原始BERT模型，可以放入生产环境中，以节约资源。
卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。