Tutoriais de Ciência de Dados

O encadeamento de prompts é uma técnica que envolve a divisão de uma tarefa complexa em uma série de prompts menores e interconectados, em que o resultado de um prompt serve como entrada para o próximo, orientando o LLM por meio de um processo de raciocínio estruturado.

Desbloqueie todo o potencial dos LLMs (Large Language Models) com o nosso guia sobre o prompting CoT (Chain-of-Thought). Saiba como aprimorar as habilidades de raciocínio e resolução de problemas dos LLMs.

Aprenda a aplicar a cláusula SQL LIMIT para filtrar dados. Dominar o uso da cláusula LIMIT em bancos de dados PostgreSQL e MySQL.

Conheça os conceitos básicos de PyTorch e entenda em detalhes o funcionamento das redes neurais. Comece a usar o PyTorch hoje mesmo.

Em Python, timedelta é um tipo de dados do módulo datetime usado para representar durações ou diferenças entre dois momentos no tempo.

Saiba como implementar grafos de conhecimento para aplicativos RAG seguindo este tutorial passo a passo para aprimorar as respostas de IA com conhecimento estruturado.

A compactação de prompts é o processo de reduzir o tamanho de um prompt de entrada e, ao mesmo tempo, reter as informações essenciais necessárias para que um modelo de linguagem entenda e gere uma resposta relevante.

Neste tutorial, você aprenderá os fundamentos de um modelo estatístico muito popular: a regressão linear.

Descubra o que é o Pyspark e como ele pode ser usado, com exemplos.

Domine os expoentes em Python usando vários métodos, desde funções integradas até bibliotecas poderosas como NumPy, e utilize-os em cenários do mundo real para obter uma compreensão mais profunda.

Saiba mais sobre os Docstrings do Python. Encontre diferentes exemplos e tipos de formatos de docstrings para Sphinx, Numpy e Pydoc.

Saiba tudo sobre a compreensão de dicionário do Python: como você pode usá-la para criar dicionários, substituir loops for (aninhados) ou funções lambda por map(), filter() e reduce(), ...!