Ciência de Dados Complexos

Artigo importante para quem trabalha com redes neurais. Compreender como os hiperparâmetros influenciam o desempenho dos modelos é fundamental para obter resultados confiáveis e reprodutíveis. Muitas vezes, pequenas alterações em parâmetros como taxa de aprendizado, tamanho do batch, número de camadas ou regularização podem produzir diferenças significativas na qualidade das previsões. https://arxiv.org/abs/1803.09820

Artigo interessante sobre o aumento de dados usando o SMOTE: To SMOTE, or not to SMOTE? https://arxiv.org/abs/2201.08528

Pacote estatístico em Python: Pingouin is an open-source statistical package written in Python 3 and based mostly on Pandas and NumPy. https://pingouin-stats.org/

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Nosso novo curso está com inscrições abertas: Fundamentos de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para Inteligência Artificial https://apcdia.icmc.usp.br/

Artigo interessante para quem trabalha com LLMs: The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques https://arxiv.org/abs/2406.06608

Palestra online: https://www.icmc.usp.br/noticias/7481-palestra-gratuita-discute-riscos-e-legislacoes-globais-da-inteligencia-artificial

Livro online: Inferência Causal para os Corajosos e Verdadeiros https://github.com/rdemarqui/python-causality-handbook-ptbr

Curso de Python completo oferecido pela USP: https://www.youtube.com/playlist?list=PLFE-LjWAAP9Skog9YhRvuNBjWD724c32m

Curso online da Universidade de Harvard: Introduction to Generative AI https://generative-ai-course.hks.harvard.edu/1-how-genai-works/class-1

Para quem quiser conhecer um pouco mais sobre o meu livro, escrevi este texto. https://medium.com/@francisco-rodrigues/meu-novo-livro-sobre-probabilidade-e-estat%C3%ADstica-teoria-simula%C3%A7%C3%A3o-e-dados-3fe6338ead21

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Dica: Para quem quiser aprender uma linguagem de programação, como Python, sugiro esse site. É uma versão tipo Duolingo para aprender a programar: https://coddy.tech/