Machine Learning Tutorial

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.

Aprenda os primeiros princípios da otimização da política proximal, incluindo sua implementação no PyTorch com o Gymnasium!

Saiba mais sobre o Snowflake Cortex AI e como ele pode ser usado para LLMs e aprendizado de máquina.

Um guia para você entender e implementar o algoritmo de pesquisa A* em Python. Veja como você pode criar soluções eficientes para problemas complexos de pesquisa com exemplos práticos de código. Aprenda estratégias de otimização usadas em ambientes de produção.

Uma alternativa leve e sem daemon ao Docker Desktop que simplifica o gerenciamento de contêineres, permitindo treinamento, avaliação e implantação rápidos de modelos de aprendizado de máquina.