Este guia conciso e fácil de seguir ajudará você a descobrir as melhores alternativas ao Anaconda e a encontrar a ferramenta certa para seus projetos Python.

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.

Aprenda os conceitos e as teorias fundamentais por trás da organização de dados, além de alguns exemplos práticos. Use essas habilidades em seu trabalho diário de ciência de dados para gerar dados limpos e úteis para seus modelos.

Prepare-se para sua próxima entrevista de ciência de dados com perguntas essenciais sobre NumPy, do básico ao avançado. Perfeito para aprimorar suas habilidades e aumentar a confiança!

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.

A IA na segurança cibernética usa algoritmos de IA para combater ameaças como ransomware e desinformação, fornecendo recursos avançados de proteção, detecção e resposta.

A compreensão de linguagem natural (NLU) é um subcampo do processamento de linguagem natural (NLP) focado em permitir que as máquinas compreendam o significado, o contexto e a intenção da linguagem humana.

Os chips de IA são processadores especializados projetados para acelerar a execução de tarefas de inteligência artificial, geralmente envolvendo operações de matriz em grande escala e processamento paralelo.

Os modelos de linguagem visual (VLMs) são modelos de IA que podem compreender e processar dados visuais e textuais, permitindo tarefas como legendas de imagens, respostas a perguntas visuais e geração de texto para imagem.

O SAM 2 (Segment Anything Model 2) da Meta AI é o primeiro modelo unificado capaz de segmentar qualquer objeto em imagens e vídeos em tempo real.

A destilação é uma técnica de treinamento de LLM em que um modelo menor e mais eficiente (como o GPT-4o mini) é treinado para imitar o comportamento e o conhecimento de um modelo maior e mais complexo (como o GPT-4o).

Este artigo ensina a você o significado, as diferenças e os casos de uso apropriados de intervalos de previsão e intervalos de confiança em análises estatísticas e de regressão. Ele também mostra a você como implementar esses intervalos no R.