Artigos sobre aprendizado de máquina

Entenda a complexidade amostral em machine learning e como avaliar a eficiência de um algoritmo de aprendizado para determinar a quantidade de dados necessária para um objetivo específico.

Entenda as causas e os efeitos do overfitting em machine learning e como evitá-lo para criar modelos que generalizam bem para novos dados.

LaMDA: a família de modelos de linguagem conversacionais do Google para interações naturais e intuitivas, baseada na arquitetura Transformer.

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

Enquanto humanos contam com anos de experiência e contexto, as máquinas precisam de grandes volumes de dados e treinamento para "ouvir".

Dado sintético é um dado gerado artificialmente que imita as características de dados do mundo real sem conter nenhuma informação real.

No universo de machine learning, dados não rotulados são usados principalmente em modelos de aprendizado não supervisionado.

MLOps é o que transforma um modelo que funciona no notebook em um sistema que continua funcionando em produção — com deploy, monitoramento, drift e retreinamento. O MLOps Concepts, da DataCamp, é o melhor ponto de partida — confira o ranking completo dos melhores cursos de MLOps para começar ainda este ano.

Descubra como usar data science para analisar as emoções dos clientes e gerar insights valiosos para otimizar vendas.

Aprenda a usar modelos de machine learning em Python para prever churn de clientes e transformar dados de marketing em insights práticos.

Aprenda como a data science é aplicada no setor bancário explorando um dos casos de uso mais comuns: detecção de fraude.

O esquecimento catastrófico dificulta o aprendizado contínuo. Veja como o Nested Learning usa múltiplas escalas de tempo para preservar o que o modelo já sabe enquanto aprende tarefas novas.