Artigos sobre aprendizado de máquina

Descubra as principais ferramentas de MLOps para rastreamento de experimentos, gerenciamento de metadados de modelos, orquestração de fluxo de trabalho, controle de versão de dados e pipeline, implantação e fornecimento de modelos e monitoramento de modelos na produção.

A tokenização divide o texto em partes menores para facilitar a análise da máquina, ajudando as máquinas a entender a linguagem humana.

Explore as principais ideias de projetos de mineração de dados em diferentes setores para desenvolver suas habilidades - do iniciante ao avançado. Os conjuntos de dados e recursos para você começar estão incluídos!

Descubra como os data lakehouses unificam os pontos fortes dos data lakes e dos armazéns, oferecendo uma solução avançada para o gerenciamento e a análise de dados!

Projetos de aprendizado de máquina para iniciantes, estudantes do último ano e profissionais. A lista consiste em projetos guiados, tutoriais e exemplos de código-fonte.

Aprenda sobre técnicas de análise de fraude, fluxos de trabalho e ferramentas que ajudam as empresas a detectar e prevenir atividades fraudulentas em tempo real em todos os setores.

O aprendizado de máquina é um dos tópicos mais importantes da ciência de dados. Aqui está uma lista de 15 livros para você entrar na área ou se tornar um especialista

Descubra o que é o aprendizado de máquina supervisionado, como ele se compara ao aprendizado de máquina não supervisionado e como funcionam alguns algoritmos essenciais de aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado de máquina é indiscutivelmente responsável pelos casos de uso mais proeminentes e visíveis da ciência de dados e da inteligência artificial. Neste artigo, saiba mais sobre o aprendizado de máquina, alguns de seus principais casos de uso e algoritmos e como você pode começar.

Aprenda sobre classificação em aprendizado de máquina, analisando o que é, como é usada e alguns exemplos de algoritmos de classificação.

Neste guia, você descobrirá como aprender Processamento de Linguagem Natural (NLP) do zero. Com um plano de aprendizado claro, semana a semana, você explorará conceitos essenciais de PNL, aplicações práticas e projetos práticos para desenvolver suas habilidades.

Este artigo explica as principais diferenças entre os modelos generativos e discriminativos, abordando seus princípios, casos de uso e exemplos práticos para ajudar você a escolher a abordagem certa para suas tarefas de machine learning.