Novo Algoritmo GPT-5.2 da OpenAI
Minha Experiência com o Novo Algoritmo GPT-5.2 da OpenAI e o Impacto no Mundo da Ciência de Dados Nos últimos anos eu venho acompanhando de perto a evolução dos modelos da OpenAI. Desde as primeiras versões do GPT, que já eram revolucionárias, até o mais recente GPT-5.2, tenho visto um salto enorme em capacidade, inteligência […]
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DBSCAN: Agrupamento de Dados Baseado em Densidade
Aprenda como o DBSCAN agrupa dados complexos sem precisar definir o número de clusters. Ideal para padrões irregulares e detecção de outliers. O Que é o DBSCAN O DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) é um algoritmo de aprendizado não supervisionado usado para encontrar clusters em conjuntos de dados com formas irregulares e […]
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CatBoost em Machine Learning: Otimize Modelos com Dados Categóricos
Descubra como o CatBoost lida com dados categóricos de forma nativa, reduz overfitting e entrega alta performance. Veja aplicações práticas. O Que é o Algoritmo CatBoost O CatBoost é um algoritmo de gradient boosting desenvolvido pela Yandex, projetado para lidar de forma eficiente com variáveis categóricas sem a necessidade de conversões manuais como one-hot encoding. […]
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GBM em Machine Learning: Potencialize a Performance dos Seus Modelos
Entenda como o GBM melhora modelos combinando árvores de decisão sequenciais para corrigir erros e aumentar a precisão. Veja exemplos práticos. O Que é o Gradient Boosting Machines (GBM) O GBM (Gradient Boosting Machines) é um algoritmo de ensemble que combina múltiplas árvores de decisão para criar modelos mais precisos. Ele funciona de forma sequencial, […]
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Naive Bayes em Machine Learning: Classificação Rápida Baseada em Probabilidade
Aprenda como o Naive Bayes usa probabilidade para classificar dados de forma rápida e eficiente. Veja exemplos e casos de uso no mundo real. O Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado no Teorema de Bayes, que aplica princípios de probabilidade para prever a classe de um conjunto de dados. Ele assume que as […]
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Algoritmos de Machine mais Usados
Principais Algoritmos de Machine Learning que Todo Cientista de Dados Deve Conhecer Quando comecei minha jornada na ciência de dados, confesso que fiquei meio perdido com a quantidade de algoritmos de machine learning por aí. Cada um tem seu jeitão e funciona melhor pra certos tipos de problema. Depois de quebrar a cabeça com vários […]
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SVM em Machine Learning: Classificação Precisa com Máquinas de Vetores de Suporte
Descubra como o SVM encontra a melhor fronteira de decisão para separar classes e garantir alta precisão. Veja aplicações práticas e exemplos reais. O Que é SVM em Machine Learning O SVM (Support Vector Machine ou Máquina de Vetores de Suporte) é um algoritmo de Machine Learning amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão. […]
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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 em Machine Learning: Mais Velocidade e Precisão nos Modelos
Descubra como o LightGBM acelera o treino de modelos e aumenta a precisão em projetos de Machine Learning. Veja aplicações e vantagens. O LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) é uma das bibliotecas mais rápidas e eficientes de Machine Learning para lidar com grandes volumes de dados. Com base em árvores de decisão e na técnica […]
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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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