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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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 […]
Read MoreLLM com Predibase Vale a Pena Usar?
Potencial e Limitações para Profissionais de Dados Como cientista de dados em constante busca por ferramentas que otimizem e simplifiquem o desenvolvimento de soluções baseadas em aprendizado de máquina, recentemente comecei a estudar a plataforma Predibase. Embora ainda não tenha tido a oportunidade de utilizá-la diretamente, fiquei impressionado com o potencial que ela oferece, especialmente para […]
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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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AutoML a Automação e o Ciêntista de Dados
AutoML: Otimizando o Tempo e Elevando Resultados na Ciência de Dados O dia a dia de um cientista de dados é repleto de desafios. Desde a compreensão do problema de negócio até a entrega de modelos preditivos de alta qualidade, enfrentamos um processo complexo e, muitas vezes, demorado. Em muitos projetos, tarefas como limpeza de […]
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AWS Feature Store Eficiência em Retreinamento em ML
AWS Feature Store: Uma Solução Eficiente para Gerenciar e Reutilizar Features em Machine Learning Como cientista de dados, tenho explorado diversas ferramentas para otimizar o trabalho com dados e modelos de Machine Learning. Entre elas, a AWS Feature Store tem se destacado como uma solução poderosa e estratégica, especialmente em cenários com grandes volumes de dados e […]
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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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Apache Iceberg e AWS Glue: Qual Escolher?
Apache Iceberg e AWS Glue: Qual Escolher? Olá, pessoal! Aqui é o Josemar, e hoje quero bater um papo com vocês sobre duas ferramentas muito úteis no mundo dos dados: Apache Iceberg e AWS Glue. Se você trabalha ou pretende trabalhar com data lakes, ETL e processamento de grandes volumes de dados, com certeza já deve ter ouvido […]
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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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