Tutorial de aprendizado de máquina

O agrupamento é a forma mais comum de aprendizado não supervisionado, um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina usado para fazer inferências a partir de dados não rotulados.

Neste tutorial, saiba como aplicar o k-Means Clustering com o scikit-learn em Python

Saiba o que é o k-means e descubra por que ele é um dos algoritmos de agrupamento mais usados na ciência de dados

Explore o papel crucial das funções de perda no aprendizado de máquina com nosso guia abrangente. Entenda a diferença entre as funções de perda e de custo, aprofunde-se em vários tipos, como MSE e MAE, e aprenda suas aplicações em tarefas de ML.

Mergulhe nos Perceptrons de múltiplas camadas. Desvende os segredos dos MLPs no aprendizado de máquina para reconhecimento avançado de padrões, classificação e previsão.

Descubra como os computadores "veem" e interpretam imagens, as técnicas usadas para manipular imagens e como o aprendizado de máquina mudou o jogo.

Este tutorial aborda o stemming e a lematização de um ponto de vista prático usando o pacote Python Natural Language ToolKit (NLTK).

Saiba mais sobre as técnicas de regressão lasso e ridge. Compare e analise os métodos em detalhes.

Aprenda sobre a regressão logística, suas propriedades básicas e crie um modelo de aprendizado de máquina em um aplicativo do mundo real em Python.

Obtenha insights de dados não estruturados com modelagem de tópicos. Explore os principais conceitos, técnicas como LSA e LDA, exemplos práticos e muito mais.