Tutoriais de Ciência de Dados

Descubra por que o Snowflake e o AWS são os principais data warehouses em nuvem. Compare seus recursos exclusivos, limitações e preços para encontrar a melhor opção para suas necessidades.

O algoritmo de Dijkstra ajuda a encontrar a rota mais curta entre dois pontos em uma rede, como encontrar o caminho mais rápido em um mapa, verificando e atualizando as distâncias passo a passo.

O Python oferece três operadores lógicos: and, or e not. Esses operadores, também conhecidos como operadores booleanos, avaliam várias condições e determinam o valor de verdade geral de uma expressão.

Este tutorial guia você pelos principais recursos e aplicativos práticos do DuckDB, incluindo a criação de tabelas, a realização de análises de dados, a criação de um aplicativo RAG e o uso de um mecanismo de consulta SQL com o LLM.

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 sobre o gerenciamento de memória em Python com técnicas avançadas para codificar classes eficientes em termos de memória. Explore exercícios práticos para um desempenho ideal.

Descubra três técnicas simples para arredondar números em Python: usando math.ceil() do módulo math, usando o módulo decimal e o NumPy.

Explore o Cohere Command R+ on-line e localmente, conheça os recursos exclusivos da API Python do Cohere e crie um agente de IA em várias etapas usando LangChain e Cohere.

A complexidade de tempo é a medida de como o tempo de execução de um algoritmo é dimensionado com o tamanho da entrada, geralmente expressa usando a notação Big-O, que fornece um limite superior para o pior cenário possível.

Qwen é uma família de modelos multimodais e de linguagem ampla desenvolvida pela Alibaba Cloud, projetada para várias tarefas, como geração de texto, compreensão de imagens e conversação.

Aprenda as diferenças entre as técnicas RAG e Fine-Tuning para personalizar o desempenho do modelo e reduzir as alucinações nos LLMs.

Este artigo compara o desempenho de modelos de linguagem grandes tradicionais e sem MatMul em termos de velocidade e uso de memória.