Machine Learning Tutorial

Aprenda a diferenciar sensibilidade e especificidade, e quando usar cada uma. Tem exemplos práticos.

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.

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.