Explore nosso blog sobre Machine Learning
No mundo do Machine Learning e da estatística, nos deparamos frequentemente com os termos “modelos paramétricos” e “modelos não paramétricos”. Entender a diferença entre eles é importante para escolher o modelo certo para um determinado problema. Ambos têm suas vantagens e limitações, vamos desmistificar os conceitos, mostrar exemplos e destacar suas aplicações práticas. O que […]
A preparação dos dados é um dos fatores mais importantes para o sucesso de qualquer projeto de machine learning. Mesmo os algoritmos mais avançados podem falhar se os dados utilizados forem inconsistentes, incompletos ou mal preparados, modelos poderosos não podem compensar dados ruins, e uma preparação adequada pode melhorar significativamente o desempenho e a precisão.
Entenda definitivamente o label encoding, como ele transforma variáveis categóricas em números, suas aplicações práticas com Python, e a comparação de desempenho com outros métodos como one-hot encoding em modelos de machine learning.
Aprenda como o algoritmo Support Vector Machine (SVM) funciona, passo a passo, com uma implementação do zero em Python. Descubra como ele otimiza a separação entre classes.
Descubra como a validação cruzada pode melhorar a precisão dos seus modelos de machine learning. Aprenda os diferentes métodos, suas vantagens e como implementá-los em Python.
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.
Uma introdução clara e acessível ao aprendizado de máquina (ML), focada na criação de sistemas que conseguem aprender a partir de dados.
