Mario Filho - Inteligência Artificial e Machine Learning

Mario Filho

42 - Como Os Gigantes Da IA Treinam Seus LLMs Em 2025

Aprenda comigo no dia-a-dia trabalhando com Inteligência Artificial e Machine Learning https://www.mariofilho.com

42 - Como Os Gigantes Da IA Treinam Seus LLMs Em 2025

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Episodios

sáb., 08 feb. 2025

dom., 12 ene. 2025

vie., 12 feb. 2021

jue., 11 feb. 2021

jue., 04 feb. 2021

lun., 21 dic. 2020

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jue., 23 jul. 2020

jue., 09 jul. 2020

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jue., 11 jun. 2020

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jue., 20 feb. 2020

Mario Filho - Inteligência Artificial e Machine Learning

Episodios

Como Os Gigantes Da IA Treinam Seus LLMs Em 2025

A "Lição Amarga" da Inteligência Artificial

Bate-papo com a comunidade IA Rio Preto sobre carreira em Data Science e competições

Dicas Para sua Carreira em Data Science: Conversa entre Carlos Melo e Mario Filho

Será que é melhor passar mais tempo “executando as tarefas” ou “pensando na estratégia”?

Porque Começar Aprendendo a Teoria Dificulta seu Progresso (e a Solução)

Esta Área de Machine Learning será mais Revolucionária que Deep Learning

Como Andrew Ng Treinava Novos Cientistas de Dados no Google Brain

Qual graduação fazer para ser cientista de dados?

Um exemplo simples para entender a diferença entre causa e correlação

Vale a pena fazer uma pós em Data Science? O que você deve saber antes de tomar essa decisão.

Como Ter Ideias Quando Você Não Sabe Mais o que Fazer para Resolver um Problema

Recebi uma pergunta tosca no e-mail

Como me organizei para completar mais de 50 cursos online

Estas são duas habilidades essenciais para você ter sucesso em Data Science!

Não existe material "básico demais" que não possa te ensinar alguma coisa

Quanto Ganha um Cientista de Dados no Brasil? (A REALIDADE!)

Ep. 23 - Rodando Modelos em Larga Escala - Dia 23 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 22 - Matriz de Similaridade - Dia 22 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 21 - Preenchendo dados nulos - Dia 21 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 20 - Pré-processamento dos Dados - Dia 20 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 18 - Ferramentas para acelerar o desenvolvimento dos modelos - Dia 18 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 19 - Extração de Features de Texto e Imagem - Dia 19 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 17 - Feature Permutation Importances - Dia 17 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 16 - Salvando Modelos Treinados - Dia 16 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 15 - Tuning de Modelos e Métricas - Dia 15 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 14 - Validação Cruzada - Dia 14 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 13 - Detecção de Anomalias e RBMs - Dia 13 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 12 - Biclustering e Fatoração de Matrizes - Dia 12 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 11 - Dicas sobre Clustering - Dia 11 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 10 - Manifold Learning - Dia 10 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 9 - Redes Neurais e Gaussian Mixture Models - Dia 9 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 8 - Calibragem de modelos - Dia 8 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 7 - Multioutput e Multilabel - Dia 7 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 6 - Ensembles - Dia 6 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 5 - Árvores de Decisão - Dia 5 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 4 - Gaussian Processes, Naive Bayes e uma reflexão sobre como ensinamos machine learning - Dia 4 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 3 - SGD e Nearest Neighbors - Dia 3 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 2 - SVM, Truque do Kernel e Discriminant Analysis - Dia 2 - Desafio Mestres do Scikit-learn

Ep. 1 - Modelos Lineares - Dia 1 - Desafio Mestres do Scikit-learn