Artigos sobre aprendizado de máquina

MLOps combina ferramentas, práticas, técnicas e cultura que garantem a implantação confiável e escalável de modelos de machine learning. Comece sua jornada de aprendizado com estes ótimos recursos gratuitos.

Quer expandir seu stack de data science em 2022? Este guia destaca 10 dos pacotes Python que mais crescem e resolvem vários problemas que você pode encontrar.

Neste infográfico, veja como é o fluxo de trabalho de machine learning.

O Supervised Learning with scikit-learn da DataCamp fica no topo — veja o ranking completo de 12 cursos de machine learning para 2026, avaliados por rigor prático, atualidade do programa e resultados dos alunos.

Conheça os melhores wrappers do ChatGPT para ampliar suas capacidades

Explore as principais diferenças entre classificação e clusterização em machine learning. Entenda os algoritmos, casos de uso e qual técnica usar no seu projeto de ciência de dados.

Este artigo resume o AI Index 2022 do HAI de Stanford. Elaborado por especialistas de ponta do meio acadêmico e do mercado, o relatório detalha o avanço da IA no último ano com profundidade.

Entenda a ascensão do MLOps e como começar com um conjunto completo de recursos

Como o GPT-3 amplia o mundo de possibilidades para tarefas de linguagem — e por que ele vai abrir caminho para designers prototiparem com mais facilidade, agilizar o trabalho de analistas de dados, permitir pesquisas mais robustas e automatizar a geração de conteúdo.

Este artigo apresenta um guia introdutório sobre modelos de maturidade em MLOps para times de dados considerarem ao evoluir suas capacidades de machine learning.

Descubra como priorizar o aprendizado contínuo para impulsionar resultados de negócio e alcançar suas metas profissionais.

Ter dados de qualidade exige bases sólidas de dados e um compromisso contínuo com o monitoramento de modelos e a eliminação de vieses.