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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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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PCA em Machine Learning: Reduza Dimensões e Ganhe Desempenho
Descubra como o PCA reduz a dimensionalidade de dados e melhora o desempenho de modelos de Machine Learning. Veja exemplos práticos de aplicação. O PCA (Principal Component Analysis) é uma das técnicas mais utilizadas em Machine Learning para reduzir a dimensionalidade dos dados sem perder informações relevantes. Essa abordagem melhora o desempenho dos modelos e […]
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