Tutorial de aprendizado de máquina

Descubra o poder da OpenAI Whisper API em Python para transcrição e tradução. Ela oferece suporte multilíngue e uso de prompts para melhorar a precisão.

Neste tutorial, você vai conhecer algumas armadilhas que podem surgir ao trabalhar em projetos de ciência de dados "no mundo real".

Análise de clusters é um problema importante em análise de dados. Cientistas de dados usam clusterização para identificar servidores com falhas, agrupar genes com padrões semelhantes de expressão, entre várias outras aplicações.

Este tutorial passo a passo mostra como configurar e usar o Jupyter Notebook na GPU do Amazon Web Services (AWS) EC2 para deep learning.

Este tutorial de Keras apresenta o deep learning em Python: aprenda a pré-processar seus dados, modelar, avaliar e otimizar redes neurais.

Aprenda as estatísticas básicas necessárias para Data Science e Machine Learning em Python.

Entenda as distribuições de probabilidade discretas em ciência de dados. Explore PMF, CDF e os principais tipos como Bernoulli, Binomial e Poisson com exemplos em Python.

Aprenda técnicas para lidar com um dataset desbalanceado.

Neste tutorial de Docker, descubra a instalação, os comandos mais usados, como dockerizar aplicações de machine learning e as melhores práticas do mercado.

Neste tutorial, você vai conhecer técnicas de codificação e ver referências avançadas que ajudam a trabalhar com variáveis categóricas.

Neste tutorial, você vai aprender o que é ensemble e como ele melhora o desempenho de um modelo de machine learning.

Impulsione seus resultados em machine learning e descubra ensembles em R com o pacote SuperLearner: aprenda sobre o algoritmo Random Forest, bagging e muito mais!