Data Science Tutorials

Aprenda as diferenças entre as técnicas RAG e Fine-Tuning para personalizar o desempenho do modelo e reduzir as alucinações nos LLMs.

Descubra três técnicas simples para arredondar números em Python: usando math.ceil() do módulo math, usando o módulo decimal e o NumPy.

Para remover duplicatas de uma lista Python e, ao mesmo tempo, preservar a ordem, crie um dicionário a partir da lista e extraia suas chaves como uma nova lista: list(dict.fromkeys(my_list)).

Explore como a função LAG() permite que você acesse as linhas anteriores do conjunto de dados, possibilitando a análise de séries temporais e comparações de observações sequenciais.

Aprenda Stochastic Gradient Descent, uma técnica de otimização essencial para machine learning, com este guia abrangente em Python. Perfeito para iniciantes e especialistas.

Saiba como usar o AWS Identity and Access Management (IAM) para proteger seu ambiente AWS, gerenciar o acesso com usuários, grupos e funções e implementar práticas recomendadas para uma segurança robusta.

Explore a formatação condicional no Excel com exemplos simples a avançados e suas práticas recomendadas.

Qwen é uma família de modelos multimodais e de linguagem ampla desenvolvida pela Alibaba Cloud, projetada para várias tarefas, como geração de texto, compreensão de imagens e conversação.

Aprenda a converter modelos técnicos em interfaces de usuário interativas com o Gradio em Python.

A palavra-chave yield em Python transforma uma função regular em um gerador, que produz uma sequência de valores sob demanda em vez de computá-los todos de uma vez.

Este artigo apresenta um guia prático para a implementação do TNT-LLM, uma estrutura que automatiza a geração de taxonomia e a classificação de textos usando LLMs, demonstrada por meio de um exemplo de agrupamento de artigos de notícias com GPT-4 e LangGraph.

Crie boxplots impressionantes em Python! Este tutorial abrangente para iniciantes aborda o Matplotlib e o Seaborn, ajudando você a visualizar e comparar distribuições de dados.