Descubra como implementar o algoritmo KNN (K-Nearest Neighbors) do zero com Python. Entenda a teoria, os benefícios e a aplicação deste modelo de machine learning. Ideal para quem busca uma compreensão profunda e prática.
Descubra as principais técnicas de engenharia de prompt para LLMs e aprenda como otimizar suas interações com modelos de linguagem. Conheça estratégias como Zero-shot, Few-shot, Cadeia-de-Pensamento, e mais.
Descubra como implementar boas práticas de MLOps com Kedro e MLFlow para estruturar e otimizar seus projetos de machine learning
Explore as técnicas de regularização em machine learning, incluindo L1, L2, Dropout, Early Stopping e Batch Normalization. Aprenda como cada método funciona, seus benefícios e como implementá-los para melhorar a performance e a generalização dos modelos de machine learning.
Descubra como funcionam os Large Language Models (LLMs) e por que são cruciais para a inteligência artificial moderna. Entenda a arquitetura Transformers, o processo de treinamento em massa, e a importância dos LLMs em diversas indústrias.
Descubra o poder dos modelos ensemble em Machine Learning! Aprenda sobre Bagging, Boosting e Stacking e como essas técnicas podem aprimorar suas previsões e aumentar a precisão dos seus modelos
MLOps, ou Machine Learning Operations, é uma abordagem para o desenvolvimento, implantação e manutenção de sistemas de machine learning de forma eficiente e escalável. É uma disciplina que combina princípios de engenharia de software, DevOps e ciência de dados para garantir que os modelos de machine learning sejam desenvolvidos com qualidade, implantados de forma confiável
CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) surgiu como um guia confiável, oferecendo uma estrutura sólida para orientar todo o processo, desde a compreensão inicial dos requisitos até a implementação final das soluções
Uma introdução clara e acessível ao aprendizado de máquina (ML), focada na criação de sistemas que conseguem aprender a partir de dados.
Descubra como migrar para a área de dados: habilidades necessárias, recursos de aprendizagem e dicas para uma transição de carreira bem-sucedida.
