Tutoriais de Ciência de Dados

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

Explore nosso guia passo a passo para executar comandos externos usando o módulo de subprocesso do Python, completo com exemplos.

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

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.

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

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.

Entenda os Transformers e aproveite seu poder para resolver problemas da vida real.

Explorar diferentes abordagens para aprimorar os sistemas RAG: Transformações de chunking, reranking e consultas.

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

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 o básico sobre os 25 comandos SQL mais populares e como usá-los.

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