Tutoriais de Ciência de Dados

Este artigo apresenta um guia prático para a implementação do TNT-LLM, uma estrutura que automatiza a geração de taxonomia e a classificação de textos usando LLMs, demonstrada por meio de um exemplo de agrupamento de artigos de notícias com GPT-4 e LangGraph.

Aprenda a converter modelos técnicos em interfaces de usuário interativas com o Gradio em Python.

Saiba como instalar e configurar sua conta do AWS pela primeira vez com este tutorial abrangente. Descubra as configurações essenciais, as práticas recomendadas de segurança e como aproveitar os serviços da AWS para análise de dados e machine learning.

Combine VLOOKUP() com IF() para uma análise de dados eficiente, incluindo pesquisas condicionais, tratamento de erros e indexação dinâmica de colunas.

Aprenda a calcular e aplicar a Manhattan Distance com exemplos de codificação em Python e R e explore seu uso em machine learning e pathfinding.

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

Descubra todos os novos recursos e alterações feitos na atualização do NumPy 2.0.

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.

Crie boxplots impressionantes em Python! Este tutorial abrangente para iniciantes aborda o Matplotlib e o Seaborn, ajudando você a visualizar e comparar distribuições de dados.

Para remover duplicatas de uma lista Python e, ao mesmo tempo, preservar a ordem, crie um dicionário a partir da lista e extraia suas chaves como uma nova lista: list(dict.fromkeys(my_list)).

Aprenda a usar a instrução pass do Python em loops, funções e classes. Compreender a importância da instrução pass na execução e legibilidade do código.

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