O nosso blog
Descubra as últimas tendências em cibersegurança, Data Science and AI, UX/UI Design e desenvolvimento Web. Encontre conselhos práticos e orientação de carreira em tecnologia escritos pela equipa da Code Labs Academy.
May 21, 2024
A segurança cibernética é mais difícil do que a codificação?
Aprenda as complexidades da segurança cibernética versus codificação em nosso guia. Entenda as habilidades, os desafios, a demanda de trabalho e o crescimento nessas áreas vitais de TI para determinar quais podem ser mais difíceis e mais adequadas à sua carreira.
TICarreiraCrescimento
CibersegurançavsCodificação
May 21, 2024
A cibersegurança requer matemática?
Compreender o papel vital da matemática na cibersegurança, desde a encriptação à análise de ameaças. Saiba como as competências matemáticas são essenciais para os profissionais desta área em rápida expansão.
Matemática da cibersegurança
Técnicas de encriptação
May 20, 2024
A segurança cibernética está em demanda no Canadá?
Conheça a demanda crítica por profissionais de segurança cibernética no Canadá, à medida que o país procura indivíduos qualificados para combater as crescentes ameaças cibernéticas. Aprenda sobre oportunidades de carreira, caminhos educacionais e treinamento especializado.
Segurança cibernética no Canadá
Treinamento em segurança cibernética
April 5, 2024
O conceito de normalização de lotes em redes neurais
Mergulhe no mundo transformador da Normalização em lote, uma técnica fundamental em redes neurais profundas que visa melhorar a velocidade, a estabilidade e a convergência do treinamento.
Aprendizagem Profunda de Normalização em Lote
Melhoria do Treino de Redes Neuronais
April 3, 2024
Descida de gradiente e descida de gradiente estocástica na aprendizagem automática
Descubra as diferenças entre Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent (SGD) neste guia abrangente. Saiba como estes algoritmos de otimização fundamentais minimizam os erros, as nuances da sua aplicação de conjuntos de dados pequenos a grandes e quando utilizar cada um deles para um desempenho ótimo do modelo de aprendizagem automática. Ideal para cientistas de dados e profissionais de IA que procuram aperfeiçoar a sua compreensão das estratégias de formação e convergência de modelos.
Gradient Descent vs SGD
Algoritmos de otimização na aprendizagem automática
April 3, 2024
Compreender as árvores de decisão na aprendizagem automática
Mergulhe no mundo das árvores de decisão, um algoritmo fundamental na aprendizagem automática para tarefas de classificação e regressão. Saiba como dividem os dados, fazem previsões e lidam com características categóricas e numéricas. Descubra estratégias para evitar o sobreajuste e melhorar a interpretabilidade do modelo, tornando-o perfeito para profissionais e entusiastas ansiosos por melhorar as suas competências de análise preditiva.
Aprendizagem automática de árvores de decisão
técnicas de modelação preditiva
April 3, 2024
O papel da regularização L1 e L2 na prevenção do sobreajuste e na melhoria da generalização do modelo
Explore a importância das técnicas de regularização L1 e L2 na aprendizagem automática. Descubra como os métodos de regressão Lasso e Ridge evitam o sobreajuste, melhoram a generalização do modelo e seleccionam características críticas para modelos mais interpretáveis. Ideal para cientistas de dados e profissionais de ML que procuram otimizar o desempenho e a fiabilidade do modelo.
Técnica de regularização L1 L2
Prevenir o sobreajuste na aprendizagem automática
April 3, 2024
Overfitting e Underfitting na aprendizagem automática
Aprenda estratégias eficazes para lidar com o sobreajuste e o subajuste em modelos de aprendizagem automática. Explore técnicas como a validação cruzada, a seleção de características, a regularização e os métodos de conjunto para obter um desempenho e uma generalização ideais do modelo.
Prevenção de sobreajuste
Prevenção de subajuste
April 2, 2024
O poder das técnicas de validação cruzada
Descubra a importância da validação cruzada na avaliação do desempenho de um modelo em novos dados, mitigando os riscos de sobreajuste e subajuste. Explore a validação cruzada k-fold, a validação cruzada leave-one-out (LOOCV) e a validação cruzada estratificada para uma avaliação robusta do modelo.
Técnicas de validação cruzada
Métodos de avaliação de modelos
April 2, 2024
Principais métricas para modelos de classificação
Explore as métricas essenciais de avaliação do modelo de classificação - precisão, recuperação e a pontuação F1 - para medir a exatidão e a eficácia do modelo. Saiba como encontrar o equilíbrio perfeito entre a precisão e a recuperação para um desempenho ótimo.
Avaliação do modelo de classificação
métricas de precisão e de recuperação
April 2, 2024
O compromisso entre desvio e variância na aprendizagem automática
Explore o conceito fundamental de compromisso entre a polarização e a variância na aprendizagem automática, compreendendo o seu impacto no desempenho e na generalização do modelo. Descubra estratégias eficazes como a validação cruzada, a regularização e os métodos de conjunto para atingir o equilíbrio ideal para modelos robustos e fiáveis.
Compensação entre desvio e variância
Desempenho da aprendizagem automática