24 artigos nesta categoria
Tutorial prático de detecção de anomalias em séries temporais com Isolation Forest em PyTorch. Código passo a passo com dados reais de sensor IoT industrial ...
Tutorial prático de implementação de MLOps com ferramentas open-source: CI/CD com GitHub Actions, MLflow para experimentos, DVC para dados e Evidently AI par...
Aprenda na prática a usar aprendizado por reforço multiagente para otimizar rotas de ônibus urbanos. Tutorial com SUMO, Stable-Baselines3 e PPO.
Tutorial prático de aprendizado por reforço multiagente com PPO e SAC para controle de semáforos em cruzamentos urbanos, usando simulação SUMO e métricas rea...
Tutorial prático de como aplicar Reinforcement Learning (PPO) com Stable-Baselines3 e Gymnasium para otimizar rotas e estoques em cadeias de suprimentos, com...
Aprenda a implementar reinforcement learning em linhas de produção com Python, PPO e Stable-Baselines3. Inclui estudo de caso da Siemens e código funcional.
Em 2026, um modelo com 10 bilhões de parâmetros superou um com 300 bilhões em um benchmark crucial. Descubra como a eficiência, o aprendizado contínuo e a re...
A crise de dados rotulados de qualidade está redefinindo o machine learning. Entenda como dados sintéticos, aprendizado federado e técnicas de few-shot estão...
Como o aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) está sendo usado em 2026 para alinhar modelos de linguagem a valores humanos, reduzir vieses e melh...
Comparação prática entre Árvore de Decisão, Random Forest e XGBoost para classificação em 2026, com implementação passo a passo em Python e análise de perfor...
Comparação prática entre stacking e blending com implementação em Python para problemas de classificação em 2026. Veja código, resultados e quando usar cada ...
Tutorial prático: crie seu primeiro classificador ML com Python e scikit-learn 1.8, usando dataset real da Porto Seguro. Código, deploy e dicas de produção.
56 anos de recorde quebrados. O AlphaEvolve provou que o ML pode se redesenhar. Análise de 11 feitos com Klarna, Schrödinger e o loop do auto-aprimoramento.
SubQ, DeepSeek V4, ZAYA1-8B e OmniReset: 5 inovações que estão reinventando o Transformer peça por peça — e o que isso significa para o futuro do ML.
67% das empresas já superaram a fase experimental de IA e operam modelos em produção. Reportagem especial sobre a ascensão das fábricas de machine learning —...
Aprenda os fundamentos de Machine Learning, os principais algoritmos e como começar sua jornada nesta área que está transformando o mundo.
Aprenda a implementar detecção de objetos com YOLOv8 em dispositivos edge como Raspberry Pi e Jetson Nano. Tutorial passo a passo com otimização para inferên...
Tutorial prático de previsão de demanda em séries temporais com LSTM e PyTorch. Código passo a passo para dados de varejo, com avaliação de desempenho e otim...
Aprenda a otimizar modelos de linguagem natural para chatbots multilíngues usando Hugging Face, ONNX Runtime e Kubernetes, com foco em inferência em tempo re...
Modelos menores que pensam mais estão superando gigantes em 2026. Analisamos os dados de test-time compute, o3, R1 e PaCoRe com benchmarks reais.
Tutorial prático: substitua o GridSearchCV pelo Optuna e descubra por que busca bayesiana + pruning inteligente podem salvar horas (e dinheiro) nos seus projetos de ML.
Mercado de SSL cresceu 8x em 4 anos para US$ 27,6 bi. DINOv3 é o primeiro modelo auto-supervisionado a superar os fracamente supervisionados. V-JEPA 2.1 leva SSL à robótica.
Seu modelo tem 94% de acurácia, mas sabe explicar cada decisão de crédito? Tutorial de SHAP e LIME em Python — porque o EU AI Act não perdoa caixas-pretas.
Yann LeCun levantou US$1 bi, NVIDIA lançou SANA-WM e MIT elegeu world models como top tendência de IA. Descubra o que são e por que superam Transformers.