Tutoriais de Ciência de Dados

Neste tutorial, você aprenderá a criar um chatbot usando o chatterbot em Python.

Aprenda tudo o que você precisa saber sobre como criar um painel no Excel, com dicas e exemplos.

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

Descubra como criar um histograma com o Base R usando nosso tutorial abrangente de 6 etapas. Personalize seus gráficos e visualize as distribuições de dados com eficiência.

Neste tutorial, você aprenderá sobre Support Vector Machines, um dos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado mais populares e amplamente usados.

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.

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

O tutorial responde às perguntas mais frequentes sobre aprendizagem profunda e explora vários aspectos da aprendizagem profunda com exemplos reais.

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.

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.

Explore a arquitetura dos Transformers, os modelos que revolucionaram o tratamento de dados por meio de mecanismos de autoatenção.

O tutorial aborda o acesso, a quantização, o ajuste fino, a fusão e o salvamento desse avançado modelo de linguagem de código aberto com 7,3 bilhões de parâmetros.