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Descubra as diferenças e semelhanças entre projetos de ciência de dados e inteligência artificial, e como essas áreas se complementam para trazer valor para o seu negócio. Entenda como a intersecção entre essas disciplinas pode resultar em insights valiosos e na resolução eficaz de problemas reais.
Aprenda sobre as otimizações em modelos de regressão, incluindo o algoritmo CART, estratégias para evitar overfitting e a importância da escolha de hiperparâmetros. Compreender esses conceitos é essencial para aplicar modelos de regressão de forma eficiente em situações do mundo real.
Descubra como as plataformas de Data Science e Machine Learning estão transformando a ciência de dados. Conheça as principais plataformas DSML, seus benefícios e como elas estão impulsionando a agilidade e a qualidade do trabalho de ciência de dados.
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Descubra tudo sobre o Naive Bayes, um algoritmo de classificação probabilística baseado no teorema de Bayes. Aprenda sobre seus fundamentos teóricos, vantagens, desvantagens, variações e exemplos práticos, além de sua aplicação em processamento de linguagem natural.
Aprenda sobre a importância e funcionalidades dos loops em Python, incluindo loops for e while, e suas aplicações em projetos de ciência de dados. Descubra como automatizar tarefas e manipular dados eficientemente com as funções range(), enumerate() e zip().