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Aprenda tudo sobre clusterização, desde os principais métodos e algoritmos até aplicações práticas. Este guia completo oferece insights valiosos para projetos de ciência de dados e análise não supervisionada.
Aprenda a avaliar métricas de acurácia e cobertura em sistemas de recomendação, utilizando exemplos práticos e a biblioteca HexMax em Python. Compreenda a importância das métricas na identificação de áreas de melhoria e no aprimoramento de sistemas de recomendação.
Aprenda sobre a amostragem estratificada, uma técnica eficaz de amostragem que permite dividir a população em subgrupos relevantes para obter uma amostra mais representativa. Descubra suas vantagens, desvantagens e quando é apropriado utilizá-la.
Aprenda como desenvolver um modelo de machine learning para prever custos de seguros de saúde, explorando técnicas avançadas de análise de dados, treinamento de modelos e escolha do melhor modelo com base em métricas de desempenho. Descubra como aplicar análise exploratória de dados, pré-processamento e avaliação de modelos para criar um modelo pronto para produção e consumo por aplicações externas.
Aprenda como transformar variáveis categóricas em variáveis dummies no Python usando a biblioteca Pandas. Este guia passo a passo apresenta a importação de bibliotecas, transformação de variáveis categóricas em dummies, análises exploratórias e construção de modelos de regressão linear com essas variáveis como preditores.
Descubra a importância da interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina e como as técnicas LIME e CHAP podem garantir a confiabilidade e responsabilidade desses modelos. Leia mais!