AI, Python, Git, SQL, Web/API, SAP/ERP और गणितीय मॉडल के व्यावहारिक लेख: स्पष्टीकरण, कोड के उदाहरण, मूल स्रोत और उपयोग की सीमाएँ।
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एक तकनीकी मार्गदर्शिका जो बताती है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) से प्राप्त केवल सिंटैक्स के रूप में सही JSON उत्पादन प्रणालियों के लिए अपर्याप्त क्यों है और JSON स्कीमा कैसे आवश्यक संरचनात्मक और प्रकार संबंधी गारंटी प्रदान करता है।
मीन एब्सोल्यूट एरर (MAE) और रूट मीन स्क्वेयर्ड एरर (RMSE) के बीच के अंतरों को समझें, अपनी भविष्यवाणी कार्य के लिए सही मीट्रिक कैसे चुनें, और प्रत्येक पर बड़े त्रुटियों के प्रभाव को जानें।
प्रशिक्षण और सत्यापन को साथ पढ़ें, पूर्व-प्रसंस्करण pipeline में सीखें और अंतिम परीक्षण को पैरामीटर चयन से अलग रखें।
एक पिछले मौसम का संदर्भ बनाएं, बाद के अवलोकनों पर इसका मूल्यांकन करें और कैलेंडर संरेखण को रिसाव और गायब डेटा से अलग करें।