Data Science Tutorials

Saiba como fazer o ajuste fino do Llama-2 no Colab usando novas técnicas para superar as limitações de memória e computação e tornar mais acessíveis os modelos de linguagem grandes de código aberto.

Neste tutorial, você aprenderá a trabalhar com o pacote OpenAI Python para ter conversas de forma programática com o ChatGPT.

Um guia detalhado para a previsão de séries temporais. Aprenda a usar python e estruturas de suporte. Saiba mais sobre a modelagem estatística envolvida.

Descubra o poder do XGBoost, uma das estruturas de aprendizado de máquina mais populares entre os cientistas de dados, com este tutorial passo a passo em Python.

Saiba como realizar a Análise Exploratória de Dados para Processamento de Linguagem Natural usando o WordCloud em Python.

Aprenda o funcionamento interno do gradient boosting em detalhes sem muita dor de cabeça matemática e como ajustar os hiperparâmetros do algoritmo.

Aprenda tudo o que você precisa saber sobre listas vinculadas: quando usá-las, seus tipos e a implementação em Python.

Este artigo aborda como e quando você deve usar a classificação k-nearest neighbors com o scikit-learn. Com foco em conceitos, fluxo de trabalho e exemplos. Também abordamos as métricas de distância e como selecionar o melhor valor para k usando a validação cruzada.

Os modelos de aprendizado de máquina são poderosos, mas difíceis de interpretar. No entanto, os valores de SHAP podem ajudar você a entender como os recursos do modelo afetam as previsões.

Aprenda os principais componentes do modelo ARIMA, como criá-lo e otimizá-lo para obter previsões precisas em Python e explore suas aplicações em vários setores.

Saiba como configurar o AWS Glue, criar um rastreador, catalogar seus dados e executar tarefas para converter arquivos CSV em formato Parquet, otimizando seus processos de ETL.

Aprenda a criar um aplicativo RAG com o Llama 3.1 8B usando Ollama e Langchain, configurando o ambiente, processando documentos, criando embeddings e integrando um retriever.