ru
Feedback
Ciência de Dados Complexos

Ciência de Dados Complexos

Открыть в Telegram

Canal sobre Ciência de Dados e IA, onde divulgamos livros, tutoriais, cursos, palestras e muito mais. Tudo gratuito. Gerenciado pelo prof. Francisco Rodrigues (USP). Aulas online sobre Estatística e CD no Youtube: https://youtube.com/franciscorodrigues

Больше
4 697
Подписчики
+124 часа
+87 дней
+330 день

Загрузка данных...

Привлечение подписчиков
июль '26
июль '26
+30
в 0 каналах
июнь '26
+68
в 0 каналах
Get PRO
май '26
+60
в 0 каналах
Get PRO
апрель '26
+117
в 0 каналах
Get PRO
март '26
+50
в 0 каналах
Get PRO
февраль '26
+44
в 0 каналах
Get PRO
январь '26
+136
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '25
+46
в 1 каналах
Get PRO
ноябрь '25
+89
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '25
+64
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '25
+81
в 0 каналах
Get PRO
август '25
+122
в 0 каналах
Get PRO
июль '25
+524
в 0 каналах
Get PRO
июнь '25
+53
в 0 каналах
Get PRO
май '25
+71
в 0 каналах
Get PRO
апрель '25
+80
в 0 каналах
Get PRO
март '25
+95
в 0 каналах
Get PRO
февраль '25
+83
в 0 каналах
Get PRO
январь '25
+257
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '24
+152
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '24
+325
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '24
+145
в 0 каналах
Get PRO
сентябрь '24
+175
в 0 каналах
Get PRO
август '24
+232
в 0 каналах
Get PRO
июль '24
+94
в 0 каналах
Get PRO
июнь '24
+139
в 0 каналах
Get PRO
май '24
+81
в 0 каналах
Get PRO
апрель '24
+105
в 0 каналах
Get PRO
март '24
+100
в 0 каналах
Get PRO
февраль '24
+77
в 0 каналах
Get PRO
январь '24
+40
в 0 каналах
Get PRO
декабрь '23
+48
в 0 каналах
Get PRO
ноябрь '23
+25
в 0 каналах
Get PRO
октябрь '23
+1 917
в 0 каналах
Дата
Привлечение подписчиков
Упоминания
Каналы
14 июля0
13 июля+3
12 июля+5
11 июля+2
10 июля+2
09 июля+1
08 июля+2
07 июля+2
06 июля+4
05 июля+2
04 июля+2
03 июля+3
02 июля0
01 июля+2
Посты канала
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
Нет текста...
2 028
11
https://www.icmc.usp.br/noticias/7548-conferencia-gratuita-na-usp-sao-carlos-debate-aplicacoes-reais-da-inteligencia-artifici
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 Arti
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
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