Trilha de Aprendizagem da Formação Machine Learning 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Machine Learning 4.0, incluindo os cursos de bônus.
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Ataques adversariais, especificamente ataques de evasão, são uma técnica que visa enganar modelos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em produção (na fase de inferência). O ataque consiste em criar entradas maliciosas, chamadas “exemplos adversariais”, que são intencionalmente projetadas para causar uma classificação ou predição incorreta por parte do modelo. Este artigo vai ajudar a compreender o problema e os riscos.
Organizações de diversos setores buscam aplicar essas tecnologias para aumentar eficiência, entender melhor seus clientes, gerar insights estratégicos e obter vantagem competitiva. No entanto, muitas ainda tropeçam ao tentar adotar IA ou projetos de Data Science sem preparar o terreno: sem dados organizados e confiáveis, qualquer esforço tecnológico tende a virar apenas teoria, sem impacto prático.
A PGMLOps – Pós-Graduação em Machine Learning e MLOps é um programa de extensão para quem deseja desenvolver experiência prática na construção e operacionalização de modelos de Machine Learning.
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.
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.
Vamos discutir as Diferenças entre RPA, IA e Machine Learning.
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.
Neste comparativo técnico, você vai entender o que são as técnicas de Label Encoding e One-Hot Encoding, suas diferenças, quando aplicar cada uma, os desafios associados e exemplos práticos para resolver problemas de negócios.
A maioria dos trabalhos analíticos, como o de um Business Analyst (BA) ou em português, Analista de Negócios, exige reflexão crítica e tomada de decisões com base em situações que mudam dinamicamente. Vamos discutir O Papel do Analista de Negócios no Mundo da Inteligência Artificial.
A Linguagem Python continua a crescer e assumir posições de liderança na solução de projetos e desafios em Data Science. Confira as Top 25 Bibliotecas Python Para Data Science.
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.
A Linguagem Python se tornou o padrão para o aprendizado de máquina aplicado. Atualmente, existem mais vagas de trabalho para Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning que conhecem Python do que para todos as outras linguagens combinadas. E Por Que a Linguagem Python é Tão Popular em Machine Learning e Inteligência Artificial?
Confira 5 Livros de Matemática Para Machine Learning. Um deles, gratuito!
Dividimos os livros em 5 categorias: Introdução Não Técnica, Matemática e Estatística, Análise, Visualização e Mineração de Dados, Programação Python Para Data Science e Machine Learning.