Tutoriais de Ciência de Dados

Um tutorial abrangente sobre a criação de agentes LangChain com várias ferramentas para automatizar tarefas em Python usando LLMs e modelos de bate-papo usando OpenAI.

O Git prune é um comando do Git que remove objetos do repositório que não são mais acessíveis a partir de qualquer commit ou branch, ajudando a liberar espaço em disco.

O ajuste fino dos grandes modelos de linguagem (LLMs, Large Language Models) revolucionou o processamento de linguagem natural (PLN), oferecendo recursos sem precedentes em tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentos e geração de textos. Essa abordagem transformadora aproveita modelos pré-treinados como o GPT-2, aprimorando seu desempenho em domínios específicos pelo processo de ajuste fino.

XLOOKUP() pesquisa em qualquer direção, tem como padrão as correspondências exatas e possui tratamento de erros incorporado, enquanto VLOOKUP() pesquisa somente à direita e precisa de indexação manual de colunas.

Este guia prático ajudará você a começar a usar o AWS Athena. Explore sua arquitetura e seus recursos e saiba como consultar dados no Amazon S3 usando SQL.

Aprenda a implementar a pesquisa binária em Python usando abordagens iterativas e recursivas e explore o módulo bisect integrado para obter funções de pesquisa binária eficientes e pré-implementadas.

Vamos aperfeiçoar o Llama 3 com um conjunto de dados de conversas entre pacientes e médicos, criando um modelo adaptado para diálogos médicos. Após a mesclagem, a conversão e a quantização do modelo, ele estará pronto para uso local privado por meio do aplicativo Jan.

Controle a saída de impressão do Python para evitar novas linhas automáticas. Saiba como substituir o comportamento padrão da nova linha usando o parâmetro end, o módulo sys e a concatenação de strings.

Com o Boosting, você melhora o desempenho do machine learning corrigindo erros sequencialmente e combinando alunos fracos em preditores fortes.

O teste de hipótese é um método estatístico usado para avaliar afirmações sobre populações com base em dados de amostra.

Aprenda os princípios básicos, as aplicações e os benefícios práticos dos autoencodificadores variacionais e acompanhe uma implementação passo a passo com o PyTorch.

Descubra como usar \n para inserir quebras de linha em cadeias de caracteres e instruções print(). Use o parâmetro end para manter a saída em uma única linha. Aprimore suas habilidades de manipulação de arquivos com o os.linesep para gerenciar texto em diferentes sistemas.