Tutorial de aprendizado de máquina

Explore o que é subajuste, como diagnosticar um modelo subajustado e descubra estratégias práticas sobre como corrigir o subajuste, garantindo que seus modelos capturem com precisão os padrões de dados e forneçam previsões confiáveis.

Aprenda a engenharia de recursos com este guia prático. Explore técnicas como codificação, dimensionamento e manipulação de valores ausentes em Python.

Aprenda como a propagação direta funciona em redes neurais, desde os fundamentos matemáticos até a implementação prática em Python. Domine esse conceito essencial de aprendizagem profunda com exemplos de código e visualizações.

Saiba como a função de ativação softmax transforma logits em probabilidades para classificação multiclasse. Compare softmax vs sigmoid e implemente em Python com TensorFlow e PyTorch.

Saiba mais sobre regressão linear, sua finalidade e como implementá-la usando a biblioteca scikit-learn. Inclui exemplos práticos.

Do binário à nuance: explore como a lógica difusa potencializa os sistemas inteligentes de IA e imita o comportamento humano na tomada de decisões.

Saiba como implementar o DBSCAN, compreender seus principais parâmetros e descobrir quando aproveitar seus pontos fortes exclusivos em seus projetos de ciência de dados.

Domine as técnicas de extração de recursos com exemplos práticos em Python para dados de imagem, áudio e séries temporais. Aprenda a transformar dados brutos em recursos significativos e a superar desafios comuns em aplicativos de aprendizado de máquina.

Descubra a importância da redução de dimensionalidade, suas técnicas e como aplicá-las a conjuntos de dados de imagens, visualizando e comparando dados em espaços de dimensões menores.

Domine os fundamentos do reconhecimento óptico de caracteres em OCR com PyTesseract e OpenCV.

Este tutorial apresentou uma visão geral do método de ensemble de ensacamento no aprendizado de máquina, incluindo como ele funciona, a implementação em Python, a comparação com o reforço, as vantagens e as práticas recomendadas.

Veja como uma matriz de confusão categoriza as previsões do modelo em Verdadeiros Positivos, Falsos Positivos, Verdadeiros Negativos e Falsos Negativos. Continue lendo para entender sua estrutura, etapas de cálculo e usos para lidar com dados desequilibrados e análise de erros.