Este tutorial ensina a construir um modelo de regressão linear em Python do zero, sem o uso de bibliotecas de aprendizado de máquina. Ele aborda a implementação manual dos componentes necessários para entender o funcionamento interno do algoritmo.
Este conteúdo explora as Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs), um conjunto poderoso de modelos de aprendizado supervisionado. Ele aborda a evolução e os vários avanços algorítmicos nas metodologias de SVM para tarefas de classificação e regressão.
Agências públicas enfrentam desafios na adoção e manutenção de software de código aberto. Discute-se se a falta de investimento ou compreensão por parte do setor público está prejudicando o potencial dessa tecnologia.
Este conteúdo aborda como conseguir um emprego em Ciência de Dados/Aprendizado de Máquina sem experiência prévia. O foco é orientar a busca por oportunidades nesta área competitiva.
Este conteúdo aborda a implementação de um dos primeiros modelos neurais de geração de legendas de imagem utilizando a biblioteca PyTorch.
Este artigo oferece conselhos valiosos de um Lead Data Scientist que conquistou duas promoções em menos de dois anos. Ele explora estratégias e dicas práticas sobre como ascender na carreira de cientista de dados.
Este conteúdo explica como encontrar padrões de sazonalidade em séries temporais usando a Transformada de Fourier.
Este conteúdo oferece uma introdução à Teoria da Informação, com foco em suas aplicações em Aprendizado de Máquina e Análise de Dados. Inclui código Python para facilitar a compreensão.
Este conteúdo oferece uma compreensão intuitiva da Entropia e suas aplicações em Machine Learning e Análise de Dados. Ele também inclui exemplos de código Python para facilitar o aprendizado.
Este artigo, originalmente de rachel.fast.ai, acompanha uma pesquisadora de IA explorando como a inteligência artificial pode analisar lâminas de microscópio. Ele detalha sua jornada de volta à escola para imunologia, aplicando IA à imagem científica e médica.
Este artigo oferece uma introdução amigável aos Modelos de Fundação aplicados à Patologia Computacional. Ele explora como a inteligência artificial pode analisar lâminas de microscópio para extrair informações valiosas.
O conteúdo explora a importância da escalabilidade contínua de dados e modelos (densos ou Mixture-of-Expert) para aprimorar a inteligência artificial, destacando a experiência limitada da comunidade na área. Menciona que detalhes críticos de escalabilidade foram recentemente divulgados pelo DeepSeek V3 e que o Qwen2 está em desenvolvimento.
Este conteúdo anuncia o lançamento dos modelos open-source Qwen2.5-1M (7B e 14B), que agora suportam um comprimento de contexto de até um milhão de tokens. Esta liberação expande as capacidades dos modelos Qwen para lidar com contextos extensos, seguindo a atualização da versão Turbo.
O conteúdo anuncia o lançamento do Qwen2.5-VL, o novo modelo de linguagem de visão carro-chefe da Qwen, representando um avanço significativo. Ele está disponível para experimentação no Qwen Chat e em plataformas como Hugging Face e ModelScope em três tamanhos.
O conteúdo introduz a arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) como uma técnica popular para escalar parâmetros de modelos. Ele descreve a camada MoE consistindo de um roteador e um grupo de experts, onde apenas um subconjunto é ativado para processar uma entrada.
Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) têm feito avanços notáveis no raciocínio matemático, mas podem cometer erros de cálculo ou lógica. Mesmo quando as respostas finais estão corretas, os LLMs podem criar passos de raciocínio plausíveis, mas falhos, comprometendo a confiabilidade de seus processos.
Este conteúdo explica claramente os Transformers apenas com codificador, como o BERT, e seu uso em sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG). Aborda os conceitos fundamentais para entender como esses modelos contribuem para a eficácia do RAG.
Este conteúdo é um tutorial que ensina a construir agentes de IA usando a plataforma Integrail. É uma edição especial de Halloween, focada em guiar os usuários na criação dessas ferramentas.
A fast.ai está se juntando à Answer.AI e está anunciando uma nova experiência educacional chamada 'How To Solve It With Code'. Esta iniciativa visa oferecer um novo formato para aprender programação e IA.
Cracked Engineers é uma plataforma destinada a conectar profissionais de tecnologia com oportunidades de emprego e auxiliar empresas na contratação de talentos técnicos qualificados.
