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Tutorial de aprendizado de máquina

Obtenha insights e práticas recomendadas sobre IA e aprendizado de máquina, aprimore suas habilidades e desenvolva culturas de dados. Aprenda a tirar o máximo proveito dos modelos de aprendizado de máquina com nossos tutoriais.
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Dominando a otimização bayesiana em ciência de dados

Liberte o poder da otimização bayesiana para ajuste de hiperparâmetros em Machine Learning. Domine os fundamentos e as aplicações práticas em Python para aumentar a acurácia dos modelos.

17 de setembro de 2026

Modelos LSTM: um guia completo sobre redes de memória de longo e curto prazo

Domine o funcionamento das redes LSTM, base dos LLMs modernos. Explore portas, gradientes e crie um classificador de sentimento com PyTorch.

17 de setembro de 2026

Orquestração de workflows de ML com Prefect

Aprenda tudo sobre uma poderosa ferramenta open source de orquestração de workflows. Crie, publique e execute seu primeiro workflow de machine learning na sua máquina e na nuvem com este guia simples.

17 de setembro de 2026

Otimize seu fluxo de trabalho de machine learning com MLflow

Entenda a fundo o que é o MLflow e como aproveitar esta plataforma open source para rastrear e implantar seus experimentos de machine learning.

17 de setembro de 2026

Um workflow de ponta a ponta para monitorar modelos de ML com NannyML em Python

Aprenda um workflow de ponta a ponta para monitorar qualquer modelo do seu Jupyter Notebook em ambientes de produção.

17 de setembro de 2026

Um guia para iniciantes em detecção de objetos

Explore os principais conceitos em detecção de objetos e veja como eles são implementados em SSD e Faster R-CNN, disponíveis na TensorFlow Detection API.

17 de setembro de 2026

Entendendo a multi-head attention em Transformers

Aprenda o que é multi-head attention, como a self-attention funciona nos transformers e por que esses mecanismos são essenciais para LLMs como o GPT-5 e VLMs como o CLIP — com exemplos simples, diagramas e código.

17 de setembro de 2026

Optuna para deep reinforcement learning em Python

Descubra como dominar o ajuste de hiperparâmetros com o Optuna. Aprenda a definir hiperparâmetros, configurar sua função objetivo e usar técnicas de amostragem e pruning em deep reinforcement learning.

17 de setembro de 2026

Otimização de hiperparâmetros em modelos de machine learning

Este tutorial explica o que são parâmetro e hiperparâmetro em um modelo de machine learning e por que é vital ajustá-los para melhorar a performance do seu modelo.

17 de setembro de 2026

Tutorial de OpenCV: libere o poder do processamento visual de dados

Este artigo traz um guia completo sobre como usar a biblioteca OpenCV para processamento de imagens e vídeos em um ambiente Python. Exploramos a ampla gama de funcionalidades de processamento de imagens que o OpenCV oferece, das técnicas básicas às aplicações mais avançadas.

17 de setembro de 2026

Tutorial: curva precisão-recall em Python

Aprenda a implementar e interpretar curvas precisão-recall em Python e descubra como escolher o limiar certo para atingir seu objetivo.

17 de setembro de 2026

Pré-processamento em ciência de dados (parte 3): scaling de dados sintetizados

Você pode caprichar no pré-processamento, mas o que conta é o resultado: quão bem o seu modelo performa?

17 de setembro de 2026