A decisão mais importante no tratamento de dados ausentes não é qual algoritmo ou técnica usar, mas sim qual suposição fazer sobre por que os dados estão faltando. A teoria estatística classifica a ausência de dados em três mecanismos. Entender essa taxonomia é a base para qualquer abordagem metodologicamente sólida.
Este guia definitivo foi elaborado para ser seu recurso completo sobre o o tratamento de valores ausentes. Iremos além das soluções rápidas e mergulharemos fundo na teoria estatística que governa a ausência de dados. Em seguida, traduziremos essa teoria em estratégias práticas. Ao final deste guia, você estará equipado não apenas para aplicar técnicas de tratamento, mas para justificar suas escolhas, compreendendo os trade-offs e tomando decisões informadas que fortalecem a robustez e a confiabilidade de seus projetos.
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Dominar a otimização de hiperparâmetros é o que eleva um profissional de “alguém que executa modelos” para “alguém que constrói soluções de Machine Learning”. É uma competência que combina compreensão teórica profunda, intuição prática e rigor de engenharia. Este guia traz o que você precisa saber sobre o tema.
A Inteligência Artificial deve substituir muitos empregos humanos no futuro, mas advogados e juízes deveriam estar entre eles? Aqui, exploramos onde a IA já está sendo usada em sistemas judiciários em todo o mundo e discutimos se ela deve desempenhar um papel mais amplo. A Inteligência Artificial Pode Ser Mais Eficiente Que os Humanos no Sistema Judiciário?
Neste artigo comparamos o Analytics Engineer com outras funções em Ciência de Dados e trazemos algumas dicas sobre qual a carreira ideal para você.
Que Machine Learning está revolucionando o mundo como conhecemos e automatizando as mais variadas tarefas nos mais variados setores, já não é novidade para ninguém. Mas uma área vem colhendo cada vez mais benefícios de aplicações baseadas em Machine Learning: Supply Chain (ou Cadeia de Suprimentos). Neste artigo, vamos listar 10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain.
Em um mundo inundado por informações e pela promessa da Inteligência Artificial, surge um profissional fundamental para conectar o potencial da tecnologia à realidade das empresas: o AI Automation Engineer, ou Engenheiro de Automação com IA.
Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço) é uma abordagem de aprendizado de máquina na qual um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente, recebendo recompensas ou punições de acordo com as ações realizadas.
O n8n é uma plataforma de automação de fluxos de trabalho especialmente pensada para quem busca flexibilidade, controle dos dados e liberdade na criação de integrações. Trata‑se de um software source‑available sob licença fair‑code, de código aberto parcialmente protegido, que pode ser hospedado no seu servidor ou usado na versão gerenciada na nuvem. A versão para uso local é gratuita.
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação AI Automation Engineer 4.0, incluindo os cursos de bônus.
Este artigo explora em detalhes o que é uma camada semântica, seu papel em arquiteturas modernas de dados, benefícios, desafios, casos de uso e as principais ferramentas do mercado para implementá-la.
Data Reliability Engineering (DRE) é a prática de assegurar que os dados de uma empresa sejam confiáveis, disponíveis e de alta qualidade em todos os momentos. Assim como a engenharia de confiabilidade de sites (SRE, Site Reliability Engineering) foca na confiabilidade de sistemas e aplicações, o DRE aplica princípios semelhantes ao mundo dos dados.
Neste artigo, vamos explorar o que é re-ranking no contexto de RAG (Retrieval-Augmented Generation), como funciona essa técnica e por que ela é necessária. Também veremos aplicações práticas, seus benefícios e os desafios envolvidos nessa etapa fundamental dos sistemas de busca e geração de respostas.
A Engenharia de Contexto representa uma prática arquitetônica fundamental para a construção de sistemas de IA confiáveis, escaláveis e verdadeiramente inteligentes. Ela marca uma mudança de foco da elaboração de prompts inteligentes para a construção de sistemas dinâmicos e inteligentes.