auto_awesome Applied AI / LLM 689

Data Science Project Quick-Start

Mailbag: How to Define a Data Team's Vision and Roadmap

Red Flags to Look Out for When Joining a Data Team

How to Keep Learning about Machine Learning

The Data Scientist Show - Building end-to-end ML systems

2021 Year in Review

Informal Mentors Grew into ApplyingML.com!

5 Lessons I Learned from Writing Online (Guest post by Susan Shu)

Гостевой пост Susan Shu на блоге Eugene Yan: пять уроков, которые она вынесла из ведения блога. Susan рассказывает, как привычка писать первые черновики без редактирования резко ускорила её работу, и почему важно просто начать публиковаться

What I Learned from Writing Online - For Fellow Non-Writers

RecSys 2021 - Papers and Talks to Chew on

The First Rule of Machine Learning: Start without Machine Learning

MLOps Community - System Design for RecSys & Search

Reinforcement Learning for Recommendations and Search

Amazon Science - Eugene Yan and the Art of Writing about Science

Bootstrapping Labels via ___ Supervision & Human-In-The-Loop

Mailbag: How to Bootstrap Labels for Relevant Docs in Search

SF Big Analytics - System Design for RecSys & Search

Influencing without Authority for Data Scientists

Юджин Ян делится советами о том, как дата-сайентистам влиять на коллег без формальной власти, когда нужно добиться приоритизации задач у смежных команд (инфра, инженерия, продукт) или предложить улучшение, будучи новичком. Автор рекомендует

System Design for Recommendations and Search

A from-scratch tour of Bitcoin in Python

Patterns for Personalization in Recommendations and Search

Towards Data Science - Author Spotlight with Eugene Yan

The Metagame of Applying Machine Learning

Search: Query Matching via Lexical, Graph, and Embedding Methods