Tutorial de aprendizado de máquina

Um guia prático de ajuste de hiperparâmetros: como funciona, principais métodos de busca (grid, random, Bayesiano), estratégias de avaliação e como rodar em Python e R.

Aprenda o algoritmo de aprendizado por reforço sem modelo mais popular com um tutorial em Python.

Aprenda o que é regressão linear, para que serve e como implementá-la com a biblioteca scikit-learn. Inclui exemplos práticos.

Veja como um pipeline de MLOps ponta a ponta prevê os resultados da Copa 2026, do retreinamento automático e DVC a uma simulação de Monte Carlo com 10.000 execuções do chaveamento.

Como o random forest regression funciona, onde falha e como avaliar, ajustar e interpretar. Inclui implementação em Python e framework de comparação de modelos.

Entenda o que é classificação zero-shot, como ela funciona por baixo dos panos com modelos de NLI, como se compara a few-shot e fine-tuning, e como aplicá-la com Hugging Face Transformers.

Navegue pelos riscos do model drift e confira nosso guia prático de monitoramento de data drift.

Um guia conceitual sobre o kernel trick — o que é, como ele potencializa SVMs e outros modelos baseados em kernel, e quando usá-lo em vez de outras abordagens para modelagem não linear.

Um guia prático sobre regularização em machine learning — o que é, como funciona e quando usar L1, L2 e Elastic Net para criar modelos que generalizam.

Entenda como o algoritmo Apriori funciona, seus conceitos-chave e como usá-lo com eficiência para análise de dados e tomada de decisão.

Descubra como os Vision Transformers (ViTs) usam patch embeddings e autoatenção pra superar as CNNs na classificação moderna de imagens. Este tutorial detalhado explica a arquitetura ViT, fornece código Python passo a passo e mostra quando escolher ViTs para projetos reais de visão computacional.

Chega de gradientes que desaparecem e modelos tendenciosos. Aprenda a normalizar dados usando min-max e z-score no Scikit-learn para melhorar os modelos de machine learning.