Random Forest, ou Floresta Aleatória, é um dos algoritmos de aprendizado de máquina mais populares e versáteis. Ele é amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão, graças à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados, evitar overfitting e fornecer resultados robustos. Neste post, vamos construir um Random Forest do zero em Python, […]
O clustering é uma das técnicas mais populares de aprendizado de máquina não supervisionado. Ele permite agrupar dados em diferentes categorias com base em similaridades. Entre os algoritmos de clustering, o K-Means é um dos mais amplamente utilizados devido à sua simplicidade e eficácia. Neste tutorial, vamos explorar como implementar o K-Means Clustering do zero
Neste tutorial, implementaremos um agente simples capaz de receber perguntas através de uma interface no streamlit e fornecer respostas interagindo diretamente com dados armazenados em arquivos CSV ou pandas DataFrame. Ao combinar a capacidade de processamento de linguagem natural dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com a flexibilidade da biblioteca Python Pandas, construiremos um chatbot
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.
Aprenda a criar seu primeiro projeto de machine learning com deploy. Nesta segunda parte do tutorial, desenvolva uma aplicação interativa em Streamlit para simular solicitações de empréstimo e entenda como integrar seu modelo preditivo em uma interface amigável.
Aprenda a construir um modelo de machine learning para prever a aprovação de empréstimos, desde a preparação dos dados até a avaliação, e descubra como criar uma interface interativa com Streamlit para gerar predições.
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.
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 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
