Artigos sobre aprendizado de máquina

Descubra como o novo modo pandas Accelerator do cuDF da NVIDIA pode turbinar suas tarefas de manipulação de dados em Python. Veja como começar, os benefícios que ele oferece e como simplifica a codificação de alta performance com pandas.

Aprenda a usar o rating Elo para quantificar o desempenho de seleções nacionais e veja como o modelo pode prever o campeão da Copa do Mundo FIFA Catar 2022.

Descubra as habilidades de dados mais demandadas e por que as empresas estão em busca de profissionais qualificados. Além disso, veja como você pode aprimorar seu conhecimento em áreas-chave.

Confira as semelhanças, diferenças, usos e benefícios de machine learning e inteligência artificial.

Entenda por que machine learning é essencial para obter melhores resultados de negócio e como nossas novas trilhas de carreira para machine learning scientist ajudam você a resolver seus desafios empresariais.

MLOps não é só para experts em dados — é para todos, de times de dados a especialistas do negócio e TI. Entenda por que MLOps é importante, quais problemas resolve e como funciona, neste artigo sem jargões.

Este artigo reúne as principais notícias e novidades em ciência de dados e aprendizado de máquina que aconteceram no mês passado. Abrange temas como tutoriais, pesquisas, novos pacotes, casos de uso e muito mais.

O viés algorítmico gera resultados injustos devido a dados de entrada enviesados ou limitados, algoritmos injustos ou práticas excludentes durante o desenvolvimento de IA.

O competitive learning consegue agrupar automaticamente entradas de dados semelhantes, ajudando a encontrar padrões nos dados mesmo quando não há conhecimento prévio ou rótulos disponíveis.

Descubra como o double descent redefine o trade-off viés–variância e explica por que modelos superparametrizados, como redes profundas, podem generalizar melhor.

Eager learning é um tipo de aprendizado de máquina que constrói um modelo generalizado durante a fase de treinamento, antes de qualquer consulta.

Entenda o feature learning, um processo automático que ajuda modelos de machine learning a identificar e otimizar padrões a partir de dados brutos para melhorar o desempenho.