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Tutorial de aprendizado de máquina
Obtenha insights e práticas recomendadas sobre IA e aprendizado de máquina, aprimore suas habilidades e desenvolva culturas de dados. Aprenda a tirar o máximo proveito dos modelos de aprendizado de máquina com nossos tutoriais.
Outros tópicos:
Como instalar e configurar o MySQL no Docker
Saiba como instalar e configurar o banco de dados MySQL dentro de contêineres do Docker. O tutorial inclui conceitos como conexão com servidores MySQL, execução de clientes MySQL para conexão com contêineres e assim por diante.
Bex Tuychiev
4 de dezembro de 2024
Otimização de políticas proximais com PyTorch e Gymnasium
Aprenda os primeiros princípios da otimização da política proximal, incluindo sua implementação no PyTorch com o Gymnasium!
20 de novembro de 2024
Aprendizado de máquina com Python e Snowflake Cortex AI: Um guia
Saiba mais sobre o Snowflake Cortex AI e como ele pode ser usado para LLMs e aprendizado de máquina.
Austin Chia
8 de novembro de 2024
O algoritmo A*: Um guia completo
Um guia para você entender e implementar o algoritmo de pesquisa A* em Python. Veja como você pode criar soluções eficientes para problemas complexos de pesquisa com exemplos práticos de código. Aprenda estratégias de otimização usadas em ambientes de produção.
Rajesh Kumar
7 de novembro de 2024
Introdução ao Podman para aprendizado de máquina: Simplificando os fluxos de trabalho de MLOps
Uma alternativa leve e sem daemon ao Docker Desktop que simplifica o gerenciamento de contêineres, permitindo treinamento, avaliação e implantação rápidos de modelos de aprendizado de máquina.
Abid Ali Awan
6 de novembro de 2024
Entendendo a equação de Bellman no aprendizado por reforço
A equação de Bellman é um conceito fundamental no aprendizado por reforço que ajuda os agentes a tomar decisões em situações complexas, avaliando possíveis estados e recompensas futuras. Este artigo examina seus princípios matemáticos, seus usos no mundo real e sua importância na criação de políticas ideais nos processos de decisão de Markov.
Kurtis Pykes
6 de novembro de 2024
Previsão das eleições de 2024 nos EUA com aprendizado de máquina e Python
Saiba como prever o vencedor da eleição presidencial de 2024 nos EUA usando Python, aprendizado de máquina e dados do FiveThirtyEight e da Comissão Eleitoral Federal.
Tom Farnschläder
30 de outubro de 2024
Como visualizar modelos de aprendizado de máquina: Da regressão linear às redes neurais
O aprendizado de máquina é complexo e, muitas vezes, difícil de entender. Ao visualizar modelos de aprendizado de máquina, você pode obter um ótimo nível de compreensão do desempenho do modelo e das decisões que o modelo toma ao fazer previsões.
24 de outubro de 2024
Explicação do Adagrad Optimizer: Como funciona, implementação e comparações
Aprenda a técnica de otimização Adagrad, incluindo seus principais benefícios, limitações, implementação no PyTorch e casos de uso para otimizar modelos de aprendizado de máquina.
Satyam Tripathi
27 de setembro de 2024
Guia da floresta de isolamento: Explicação e implementação em Python
O Isolation Forest é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado que identifica anomalias ou outliers nos dados, isolando-os por meio de um processo de particionamento aleatório em uma coleção de árvores de decisão.
Conor O'Sullivan
25 de setembro de 2024
Algoritmo de aprendizado por reforço SARSA em Python: Um guia completo
Aprenda SARSA, um algoritmo de aprendizado de reforço na política. Entenda sua regra de atualização, hiperparâmetros e diferenças em relação ao Q-learning com exemplos práticos em Python e sua implementação.
Bex Tuychiev
20 de setembro de 2024
Um guia para o algoritmo Gradient Boosting
Aprenda o funcionamento interno do gradient boosting em detalhes sem muita dor de cabeça matemática e como ajustar os hiperparâmetros do algoritmo.
Bex Tuychiev
11 de setembro de 2024