Ciência de Dados Complexos
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| 2 | Excelente material sobre AI e ML:
* Fundamentos de Large Language Models (LLMs)* Reinforcement Learning
✅ Fine-tuning de LLMs
✅ Construção de agentes de IA
✅ Matemática para Machine Learning
✅ Álgebra Linear aplicada à IA
✅ Preparação para entrevistas de Deep Learning
Link:
https://github.com/AniruddhaChattopadhyay/Books | 788 |
| 3 | Artigo interessante. Muitas vezes, o modelo mais simples fornece ótimos resultados.
How Good Can Linear Models Be
for Time-Series Forecasting?
https://arxiv.org/abs/2606.27282 | 1 329 |
| 4 | Plataforma muito completa com recursos sobre ML:
Machine learning research should be easily accessible and reusable. OpenML is an open platform for sharing datasets, algorithms, and experiments - to learn how to learn better, together.
https://www.openml.org/ | 1 369 |
| 5 | Novo ensaio no Medium:
https://medium.com/@francisco-rodrigues/a-ia-talvez-nunca-pense-como-n%C3%B3s-e-isso-pode-ser-uma-boa-not%C3%ADcia-d232720adf32 | 1 772 |
| 6 | A versão 1.9 do Scikit-learn foi lançada e traz melhorias significativa e suporte a GPU.
https://blog.scikit-learn.org/updates/release-1-9/ | 1 766 |
| 7 | Livro em pdf: Mathematics of Neural Networks | 1 726 |
| 8 | Evento com transmissão online:
https://jornal.usp.br/universidade/love-data-day-na-usp-promove-palestras-sobre-dados-abertos-e-software-livre/ | 1 996 |
| 9 | Excelente artigo que ajuda a entender a matemática por trás da IA generativa.
https://arxiv.org/abs/2605.29713 | 2 042 |
| 10 |  No text... | 2 028 |
| 11 |  https://www.icmc.usp.br/noticias/7548-conferencia-gratuita-na-usp-sao-carlos-debate-aplicacoes-reais-da-inteligencia-artificial | 1 633 |
| 12 | 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 | 1 347 |
| 13 | Artigo interessante sobre o aumento de dados usando o SMOTE:
To SMOTE, or not to SMOTE?
https://arxiv.org/abs/2201.08528 | 1 149 |
| 14 | 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/ | 1 343 |
| 15 | 🚨Meu livro está com frete grátis até o final do mês:
https://loja.uiclap.com/titulo/ua158988 | 1 455 |
| 16 | +1 Dois artigos importantes para quem trabalha com séries temporais:
1 - A Basic Time Series Forecasting Course with Python
2 - Forecast evaluation for data scientists: common pitfalls and best practices | 2 025 |
| 17 |  Nosso novo curso está com inscrições abertas:
Fundamentos de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para Inteligência Artificial
https://apcdia.icmc.usp.br/ | 2 086 |
| 18 | Artigo interessante para quem trabalha com LLMs:
The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques
https://arxiv.org/abs/2406.06608 | 2 017 |
| 19 |  Palestra online:
https://www.icmc.usp.br/noticias/7481-palestra-gratuita-discute-riscos-e-legislacoes-globais-da-inteligencia-artificial | 1 720 |
| 20 | Livro online:
Inferência Causal para os Corajosos e Verdadeiros
https://github.com/rdemarqui/python-causality-handbook-ptbr | 1 476 |
