Tutoriais de Ciência de Dados.

Aprenda os truques comuns para lidar com dados categóricos e pré-processá-los para criar modelos de aprendizado de máquina!

Explore o potencial inexplorado dos modelos de linguagem grandes com o LangChain, uma estrutura Python de código aberto para criar aplicativos avançados de IA.

Este tutorial sobre o Streamlit foi criado para ajudar cientistas de dados ou engenheiros de aprendizado de máquina que não são desenvolvedores da Web e não estão interessados em passar semanas aprendendo a usar essas estruturas para criar aplicativos da Web.

Aprenda a acessar e executar consultas SQL em todos os tipos de bancos de dados relacionais usando objetos Python.

Descubra como os computadores "veem" e interpretam imagens, as técnicas usadas para manipular imagens e como o aprendizado de máquina mudou o jogo.

Uma visão geral abrangente da API Assistants com nosso artigo, que oferece uma análise aprofundada de seus recursos, usos no setor, orientação de configuração e práticas recomendadas para maximizar seu potencial em vários aplicativos de negócios.

Descubra as redes LSTM (Long Short-Term Memory) em Python e como você pode usá-las para fazer previsões do mercado de ações!

Saiba mais sobre os modelos Claude 3, benchmarks de desempenho detalhados e como acessá-los. Além disso, descubra a nova API Python do Claude 3 para geração de texto, acesso a recursos de visão e streaming.

Neste tutorial, saiba como aplicar o k-Means Clustering com o scikit-learn em Python

Saiba como o novo recurso de Chamada de Função da OpenAI permite que os modelos GPT gerem saída JSON estruturada, resolvendo problemas comuns de desenvolvimento causados por saídas irregulares.

Saiba o que é o k-means e descubra por que ele é um dos algoritmos de agrupamento mais usados na ciência de dados

Este artigo aborda o que são os notebooks e por que você deve usá-los. Também nos aprofundamos nos notebooks hospedados, que facilitam o compartilhamento e a colaboração. Este artigo também aborda dicas, truques e atalhos de teclado.