I would say this is also true in academia if working on applied problems. For example, ML applications in healthcare: a lot more beyond a robust analysis, including privacy issues, human subjects, knowledge of regulations, deployment ecosystem, etc.
-
-
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Rule 33 is simply wrong and introduce info-leakage from test to train for non iid data.
- Još 2 druga odgovora
Novi razgovor -
-
-
Very true. Also my (albeit limited) experience. It's not magic, it's still software and software engineering is hard. Secure software even harder.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Marking it for later
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
We are going through this right now and I agree 100. Figuring out what data you have and logging more is one of the first steps as well as how to store it.
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Loved rule #1
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
Resonates so much
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
So true
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
-
-
So true man ,
Hvala. Twitter će to iskoristiti za poboljšanje vaše vremenske crte. PoništiPoništi
-
Čini se da učitavanje traje već neko vrijeme.
Twitter je možda preopterećen ili ima kratkotrajnih poteškoća u radu. Pokušajte ponovno ili potražite dodatne informacije u odjeljku Status Twittera.