Data Science Tutorials

O bloco if __name__ == "__main__" em Python permite que você defina o código que será executado somente quando o arquivo for executado diretamente como um script, mas não quando for importado como um módulo em outro script.

O Llama Stack é um conjunto de ferramentas padronizadas e APIs desenvolvidas pela Meta que simplifica o processo de criação e implantação de grandes aplicativos de modelos de linguagem.

Personalize o modelo GPT-4o Mini para classificar as publicações do Reddit em rótulos "estressantes" e "não estressantes".

Explore os tipos de modelos de equações estruturais. Aprenda a fazer suposições teóricas, criar um modelo hipotético, avaliar a adequação do modelo e interpretar os resultados da modelagem de equações estruturais.

O Python dlt é uma ótima opção para engenheiros de dados que desejam mover dados com rapidez e confiança. Ele se integra a praticamente qualquer origem e destino e permite que você escreva seus pipelines ELT/ETL rapidamente. Este tutorial mostra a você como controlar cada etapa do pipeline e trabalhar com arquivos locais, nuvem, bancos de dados e APIs REST.

Saiba como instalar o Jenkins no Windows, configurar e executar agentes e pipelines do Jenkins e criar projetos MLOps com pipelines do Jenkins, desde o treinamento do modelo até a veiculação do modelo.

Use color_palette() para separação categórica clara, cubehelix_palette() para dados sequenciais graduais e diverging_palette() para divergência clara de um ponto médio.

Descubra como interpretar o r-quadrado ajustado para avaliar o desempenho do modelo de regressão. Compare a diferença entre o r-quadrado e o r-quadrado ajustado com exemplos em R e Python.

Saiba como a curva AUC-ROC avalia os modelos de classificação binária, concentrando-se no desempenho entre os limites, especialmente em conjuntos de dados desequilibrados. Use as bibliotecas do Python para calcular os valores de AUC e comparar os classificadores em um fluxo de trabalho.

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.

Os vetores e valores próprios são essenciais para entender as transformações lineares. Este artigo aborda sua interpretação geométrica, cálculo matemático e importância no aprendizado de máquina.

Saiba como o Python gerencia automaticamente a memória com contagem de referência e coleta de lixo geracional e entenda como controlar manualmente a coleta de lixo usando o módulo gc.