MLflow: A Chave para Experimentos de Machine Learning
MLflow: A Chave para Experimentos de Machine Learning Organizados e Reproduzíveis Trabalhar com Machine Learning é um processo dinâmico e cheio de desafios. A cada novo experimento, testamos diferentes combinações de hiperparâmetros, ajustamos arquiteturas e refinamos modelos para obter os melhores resultados. No entanto, sem um bom controle e organização, podemos facilmente perder o rastreamento […]
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LightGBM: Uma Potente Solução em Machine Learning
LightGBM: Uma Potente Solução em Machine Learning O LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) é uma biblioteca de aprendizado de máquina baseada em árvores de decisão que utiliza a técnica de gradient boosting. Desenvolvido para lidar com grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, ele tem sido amplamente adotado em diversas áreas da ciência […]
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Explorando o Poder da NLP (NER)
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Explorando o Poder da NLP Hoje quero compartilhar um tema fascinante que tenho estudado: o Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Esta técnica, amplamente utilizada no campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP), é uma poderosa ferramenta que permite identificar e categorizar entidades específicas em textos, como nomes de pessoas, organizações, […]
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Ludwig Criado Pela Uber Technologies
Explorando o Potencial do Ludwig: Uma Ferramenta de Aprendizado de Máquina de Código Aberto Recentemente, durante minha jornada de aprendizado em ciência de dados, me deparei com uma ferramenta chamada Ludwig. Desenvolvida pela Uber Technologies, essa solução de código aberto despertou meu interesse por sua abordagem inovadora e acessível ao aprendizado de máquina. Apesar de […]
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Algoritmos de Machine Learning – Decision Tree
Algoritmos de Machine Learning – Decision Tree Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje abordarei o Decision Tree, um dos algoritmos mais simples e interpretáveis para aprendizado supervisionado. Ele é amplamente utilizado em problemas de classificação e regressão devido à sua capacidade de gerar regras claras e intuitivas. Neste artigo, explorarei como funciona, suas […]
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Algoritmos de Machine Learning – Principal Component Analysis (PCA)
Algoritmos de Machine Learning – Principal Component Analysis (PCA) Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje abordarei o Principal Component Analysis (PCA), uma técnica essencial para redução de dimensionalidade em conjuntos de dados complexos. O PCA ajuda a simplificar os dados, destacando as características mais relevantes enquanto elimina redundâncias. Neste artigo, explorarei como o […]
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Algoritmos de Machine Learning – Gradient Boosting (GBM)
Algoritmos de Machine Learning – Gradient Boosting (GBM) Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje falarei sobre o Gradient Boosting Machine (GBM), um dos algoritmos mais potentes e amplamente utilizados em aprendizado supervisionado. Com sua capacidade de combinar vários modelos fracos (geralmente árvores de decisão) em um modelo forte, o GBM é frequentemente a […]
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Algoritmos de Machine Learning – K-Means Clustering
Algoritmos de Machine Learning – K-Means Clustering Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje abordarei o K-Means Clustering, um dos algoritmos de aprendizado não supervisionado mais utilizados para segmentação de dados. Com sua simplicidade e eficiência, o K-Means é amplamente aplicado em problemas que exigem agrupamento de informações semelhantes. Neste artigo, explorarei como ele […]
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Algoritmos de Machine Learning – K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritmos de Machine Learning – K-Nearest Neighbors (KNN) Continuando a série Algoritmos de ML, hoje vamos explorar o K-Nearest Neighbors (KNN), um dos algoritmos mais simples e eficazes para tarefas de classificação e regressão. Apesar de sua simplicidade, o KNN tem grande aplicabilidade em cenários reais e oferece uma base sólida para iniciantes e profissionais […]
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Algoritmos de Machine Learning – Logistic Regression, SVM e Naive Bayes
Algoritmos de Machine Learning – Logistic Regression, SVM e Naive Bayes Nesta edição da série Algoritmos de ML, abordarei três algoritmos correlacionados e amplamente utilizados em projetos de classificação: Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM) e Naive Bayes. Cada um tem características únicas, mas compartilham o objetivo de resolver problemas de classificação de forma eficiente. […]
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