Machine Learning Tutorial

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.

Um tutorial fácil de seguir do scikit-learn que ajudará você a começar a usar o aprendizado de máquina em Python.

Explore a importância da normalização, uma etapa vital no pré-processamento de dados que garante a uniformidade das magnitudes numéricas dos recursos.

Aprenda MLOps básicos e desenvolvimento e implantação de ponta a ponta de pipelines de ML.

Explore a entropia cruzada no aprendizado de máquina em nosso guia sobre como otimizar a precisão e a eficácia do modelo na classificação com exemplos do TensorFlow e do PyTorch.

Neste tutorial, você aprenderá a extrair dados da Web, a manipular e limpar dados usando a biblioteca Pandas do Python e a visualizar dados usando a biblioteca Matplotlib do Python.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com a Tensorflow Framework 2

Saiba mais sobre técnicas, aplicativos e ferramentas de aumento de dados com um tutorial do TensorFlow e do Keras.

Neste tutorial, você aprenderá como implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o Keras e como superar o excesso de ajuste com o dropout.

Entenda os conceitos básicos do aprendizado por reforço (RL) e explore o pacote de software Gymnasium para criar e testar algoritmos de RL usando Python.

Entenda os principais conceitos de mapas auto-organizáveis e saiba como implementá-los em Python usando o MiniSom.

Saiba como instalar e configurar o banco de dados MySQL dentro de contêineres do Docker. O tutorial inclui conceitos como conexão com servidores MySQL, execução de clientes MySQL para conexão com contêineres e assim por diante.