Artigos sobre aprendizado de máquina

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

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

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

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.

Explore cinco algoritmos-chave de clusterização não supervisionada — K-Means, DBSCAN, MeanShift, hierárquico e BIRCH — além de aplicações de negócio e um gu

Pensando em construir uma carreira em MLOps e seguir o caminho de engenheiro de MLOps? Este é o roadmap perfeito de MLOps para você.

Entenda o que é aprendizado de máquina quântico, como a computação quântica pode acelerar tarefas de ML e onde o campo realmente está hoje.

O SafeTensors entrou para a PyTorch Foundation em abril de 2026 como o formato padrão de checkpoints no Hugging Face Hub. Veja como sua estrutura de cabeçalho e dados mantém o carregamento de modelos seguro.

Prepare-se para sua entrevista sobre Databricks. Veja respostas de especialistas sobre Delta Lake, Unity Catalog, Spark, implantação de ML e a arquitetura Medallion.

O aprendizado semissupervisionado treina modelos com uma mistura de dados rotulados e não rotulados, reduzindo custos de rotulagem e aumentando a acurácia em tarefas como classificação de imagens, análise de texto e diagnósticos médicos.

Descubra o que é Flash Attention, como funciona nos modelos transformadores e por que otimiza o desempenho do LLM. Descubra o mosaico e o recálculo em FA1, FA2 e FA3.

De bibliotecas de código aberto a plataformas empresariais, este guia detalha as ferramentas AutoML que as equipes realmente usam.