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Skills neste repositório

aj-geddes/useful-ai-prompts - Página 7

O SkillsMP coletou 257 skills de aj-geddes/useful-ai-prompts. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

aj-geddes/useful-ai-prompts

Mostrando 17 de 257 skills coletadas.

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Interpret machine learning models using SHAP, LIME, feature importance, partial dependence, and attention visualization for explainability

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Cientistas de dados
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Build and train machine learning models using scikit-learn, PyTorch, and TensorFlow for classification, regression, and clustering tasks

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Build end-to-end ML pipelines with automated data processing, training, validation, and deployment using Airflow, Kubeflow, and Jenkins

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Deploy machine learning models to production using Flask, FastAPI, Docker, cloud platforms (AWS, GCP, Azure), and model serving frameworks

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Cientistas de dados
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Optimize hyperparameters using grid search, random search, Bayesian optimization, and automated ML frameworks like Optuna and Hyperopt

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Desenvolvedores de software
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Monitor model performance, detect data drift, concept drift, and anomalies in production using Prometheus, Grafana, and MLflow

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Cientistas de dados
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Build NLP applications using transformers library, BERT, GPT, text classification, named entity recognition, and sentiment analysis

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Analyze network structures, identify communities, measure centrality, and visualize relationships for social networks and organizational structures

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Design and architect neural networks with various architectures including CNNs, RNNs, Transformers, and attention mechanisms using PyTorch and TensorFlow

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Build recommendation systems using collaborative filtering, content-based filtering, matrix factorization, and neural network approaches

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Build collaborative and content-based recommendation engines for product recommendations, personalization, and improving user engagement

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Build predictive models using linear regression, polynomial regression, and regularized regression for continuous prediction, trend forecasting, and relationship quantification

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Classify text sentiment using NLP techniques, lexicon-based analysis, and machine learning for opinion mining, brand monitoring, and customer feedback analysis

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Conduct statistical tests including t-tests, chi-square, ANOVA, and p-value analysis for statistical significance, hypothesis validation, and A/B testing

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Analyze time-to-event data, calculate survival probabilities, and compare groups using Kaplan-Meier and Cox proportional hazards models

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Analyze temporal data patterns including trends, seasonality, autocorrelation, and forecasting for time series decomposition, trend analysis, and forecasting models

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Implement comprehensive API error handling with standardized error responses, logging, monitoring, retry logic, and validation patterns. Use when building resilient APIs, debugging issues, improving error reporting, implementing retry logic, handling HTTP…

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