Tutoriais de Ciência de Dados

Uma dependência transitiva ocorre quando um atributo em um banco de dados depende indiretamente de outro por meio de um terceiro atributo, causando redundância. Continue lendo para saber como identificar e eliminar dependências transitivas no design do banco de dados.

Uma média winsorizada reduz a influência de outliers limitando os valores extremos a percentis específicos, preservando a estrutura geral do conjunto de dados. Continue lendo para saber como calcular a média winsorizada usando Python para praticar.

Aprenda a técnica de otimização Adagrad, incluindo seus principais benefícios, limitações, implementação no PyTorch e casos de uso para otimizar modelos de aprendizado de máquina.

Saiba como usar o Pixtral 12B da Mistral de forma interativa via Le Chat ou de forma programática por meio da API disponível em La Plateforme.

O Isolation Forest é um algoritmo de aprendizado de máquina não supervisionado que identifica anomalias ou outliers nos dados, isolando-os por meio de um processo de particionamento aleatório em uma coleção de árvores de decisão.

Saiba como usar o Flux AI para gerar imagens e explorar os recursos, aplicativos e casos de uso de cada modelo da família Flux: Flux Pro, Flux Dev e Flux Schnell.

Este tutorial ensina você a criar, gerenciar e usar as filas do Amazon SQS para criar aplicativos distribuídos escalonáveis no AWS, com exemplos práticos usando o console e a CLI.

Saiba como aproveitar ao máximo o NotebookLM utilizando seu recurso de geração de podcast e sua capacidade de organizar, resumir e responder a perguntas sobre seus documentos.

Saiba como se conectar aos modelos OpenAI O1 por meio da API e gerenciar os custos da API compreendendo os tokens de raciocínio e como controlá-los.

Aprenda SARSA, um algoritmo de aprendizado de reforço na política. Entenda sua regra de atualização, hiperparâmetros e diferenças em relação ao Q-learning com exemplos práticos em Python e sua implementação.

Para fazer o checkout do git em uma ramificação remota, primeiro você precisa obter as alterações mais recentes do repositório remoto e, em seguida, pode fazer o checkout da ramificação remota localmente usando seu nome completo (por exemplo, origin/branch-name).

O RAG corretivo (CRAG) é uma técnica RAG que incorpora a autoavaliação de documentos recuperados para melhorar a precisão e a relevância das respostas geradas.