Tutoriais de Ciência de Dados

Descubra os fundamentos da busca em profundidade para navegar em gráficos e árvores. Implemente o DFS em Python usando recursão e iteração, e veja como o DFS se compara à pesquisa de amplitude em primeiro lugar e ao algoritmo de Dijkstra.

Explore tudo o que você precisa saber sobre como implementar o modelo de saco de palavras em Python.

Saiba como usar o modelo gpt-4o-audio-preview da OpenAI com o LangChain para criar aplicativos habilitados para voz que incluem entrada, transcrição e geração de áudio.

Saiba como criar aplicativos de IA locais seguros que protegem seus dados confidenciais usando uma estrutura de automação com pouco ou nenhum código.

Descubra o poder da média geométrica em finanças, biologia e ciência de dados. Saiba como calculá-lo, quando usá-lo e por que ele é útil para analisar as taxas de crescimento.

Você está pronto para começar a usar o dbt e levar a modelagem de dados para o próximo nível? Este tutorial prático aborda as técnicas essenciais e os padrões de projeto para ajudar você a criar data warehouses intuitivos e de alta qualidade com o dbt.

Obtenha instruções passo a passo sobre como configurar e executar o Llama 3.2 1B em seu dispositivo Android usando a estrutura do Torchchat.

Saiba como usar o Runway Act-One por meio da interface da Web e de sua API e descubra como combiná-lo com o Runway Gen3-Alpha.

Saiba como prever o vencedor da eleição presidencial de 2024 nos EUA usando Python, aprendizado de máquina e dados do FiveThirtyEight e da Comissão Eleitoral Federal.

Explore os diferentes métodos para filtrar e remover permanentemente as linhas duplicadas usando SQL. Aprenda as aplicações práticas de como remover duplicatas no SQL Server, MySQL e PostgreSQL.

Saiba como agilizar suas avaliações de LLM com o MLflow. Este guia aborda a configuração do MLflow, as métricas de registro, o rastreamento de versões de experimentos e a comparação de modelos para que você tome decisões informadas para otimizar o desempenho do LLM!

Aprenda a modelar e resolver problemas de otimização usando o Pyomo, uma biblioteca Python avançada. Explore exemplos práticos de otimização linear e não linear!