Fala galera, tudo tranquilo? Sentiram minha falta? A Dados ao Cubo tem novidades pra vocês, espero que curtam nosso novo conteúdo. Então, hoje o tema é a gramática… Continue lendo…
Categoria: Trilhas de Ensino
Trilhas de Ensino relacionadas a Data Science, Machine Learning, Deep Learning e muito mais.
Data Science Modelos de Machine Learning Python Redes Neurais
Processamento de Linguagem Natural com TensorFlow
Fala galera! Espero que estejam todos bem. Hoje vamos resolver mais um problema de NLP desta vez usando uma Rede Neural Recorrente ou apenas RNN. What?! Calma, quando… Continue lendo…
Data Science Machine Learning Modelos de Machine Learning Python
Previsão de Séries Temporais com SKTime
Tic toc tic toc! Uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Exemplos de séries temporais são: a temperatura de uma cidade… Continue lendo…
Fala galera! Espero que esteja tudo bem com vocês. Já falamos aqui de vários modelos de machine learning! Mas e agora? Meus modelos treinados vão ficar para sempre… Continue lendo…
Antes de mais nada, espero que estejam todos bem! Vamos para mais um post da nossa trilha de modelos de machine learning. O nosso assunto de hoje é… Continue lendo…
Como vimos na Parte I, a Engenharia de Atributos é essencial para obtenção de um bom resultado de predição, pois ela vai auxiliar o algoritmo a entender melhor… Continue lendo…
Fala galera! Hoje vamos falar sobre processamento de linguagem natural ou NLP (do inglês Natural Language Processing). Mas o que é esse NLP? O que é linguagem natural?… Continue lendo…
Fala, galera! Tudo bem? Tudo certinho aí? Esse é o primeiro post da trilha de Pré-processamento de dados, iremos falar de Feature Engineering (Engenharia de Atributos, em tradução… Continue lendo…
E ai pessoal, tudo bem por aí? Dando continuidade a minha última publicação, hoje vamos falar da aplicação prática da Estatística Descritiva Univariada utilizando a linguagem Python na… Continue lendo…
Fala galera! Beleza? Antes de tudo, gostaria de saber de vocês o que estão achando dos nossos conteúdos! Tem alguma sugestão de conteúdo? Manda para nós. Quer ver… Continue lendo…
