Se você está se preparando para uma entrevista de ciência de dados, sabe que o mercado está mais competitivo que os anos anteriores. As empresas buscam profissionais capazes de explorar seus dados, resolver problemas complexos e criar soluções inovadoras. Para se destacar, é necessário ir além do básico e entender o que realmente importa para […]
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
Os Large Language Models (LLMs) revolucionaram o campo de Processamento de Linguagem Natural (NLP) com capacidades impressionantes de geração de texto, entendimento de contexto e tomada de decisão automatizada. A evolução dessas tecnologias culminou na criação dos agents, sistemas capazes de interagir e tomar decisões de maneira autônoma. Neste post, vamos fazer uma introdução aos
Quando começamos a trabalhar com machine learning, é comum pensar que, quanto mais dados tivermos, melhor será o resultado do nosso modelo. No entanto, isso nem sempre é verdade. A escolha adequada das features (ou atributos) pode fazer uma diferença enorme na performance de um modelo. Mas o que são exatamente essas features? O que
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.
Este post destaca os 6 melhores livros para cientistas de dados, abordando a importância da aprendizagem contínua. Cada recomendação traz descrições sobre aprendizado de máquina, estatística, previsão e prompt engineering. Ideal para quem busca aprimorar suas habilidades na ciência de dados. Descubra as melhores leituras para se destacar nesse campo em constante evolução.
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 arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina a busca semântica com grandes modelos de linguagem para gerar respostas precisas e contextualizadas, aprimorando a qualidade das interações em aplicações de IA.
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.
