applied-ml
📚 Articoli e blog tecnici di aziende che condividono il loro lavoro sulla scienza dei dati e sul machine learning in produzione.
Dal README
- How the problem is framed 🔎(e.g., personalization as recsys vs. search vs. sequences)
- What machine learning techniques worked ✅ (and sometimes, what didn't ❌)
- Why it works, the science behind it with research, literature, and references 📂
- What real-world results were achieved (so you can better assess ROI ⏰💰📈)
Estratti dal README del progetto su GitHub. I diritti d'autore e le licenze rimangono con i rispettivi autori.
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applied-ml ha 29.9k stelle su GitHub. È stato forkato 4k volte. È in sviluppo attivo dal 2020. applied-ml è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: applied-data-science, applied-machine-learning, computer-vision, data-discovery.
Read the full guideChe cos'è applied-ml?
📚 Articoli e blog tecnici di aziende che condividono il loro lavoro sulla scienza dei dati e sul machine learning in produzione.
applied-ml è open source?
applied-ml è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
applied-ml è gratuito?
Sì. applied-ml è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è applied-ml?
applied-ml è disponibile con licenza MIT.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/eugeneyan-applied-ml.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.