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Ciência de Dados

A ciência de dados capacita as organizações a extrair insights acionáveis de dados por meio de análise estatística, aprendizado de máquina e modelagem preditiva. Exploramos ferramentas, técnicas, aplicações práticas e melhores práticas para apoiar a tomada de decisões orientada por dados e os esforços de transformação digital.

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Comparativo de bancos de dados de grafos: Neo4j vs FalkorDB vs Memgraph

Ciência de DadosAbr 24

Realizamos testes comparativos com Neo4j, FalkorDB e Memgraph em um grafo sintético derivado de 120.000 avaliações de produtos da Amazon (381 mil nós, 804 mil arestas). Executamos 12 modelos de consulta com 1.000 medições cada, testamos a ingestão em 6 tamanhos de lote, suportamos carga concorrente por 60 segundos com até 32 threads e medimos o consumo de memória, inicialização a frio, carga de trabalho mista e índices.

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Ciência de DadosAbr 24

Qualidade dos dados de IA em 2026: Desafios e melhores práticas

A baixa qualidade dos dados atrasa a implementação bem-sucedida de projetos de IA e ML. Mesmo os algoritmos de IA mais avançados podem apresentar resultados falhos se os dados subjacentes forem de baixa qualidade.

Ciência de DadosFev 20

Aprendizado Federado: 7 Casos de Uso e Exemplos

De acordo com análises recentes da McKinsey, os riscos mais prementes da adoção da IA incluem alucinações de modelos, proveniência e autenticidade de dados, não conformidade regulatória e vulnerabilidades na cadeia de suprimentos da IA. A aprendizagem federada (FL) emergiu como uma técnica fundamental para organizações que buscam mitigar esses riscos. Ela permite que os modelos aprendam com dados descentralizados, mantendo as informações sensíveis em sigilo.

Ciência de DadosJan 28

57 conjuntos de dados para modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial

São necessários dados para aproveitar ou criar soluções de IA generativa ou IA conversacional. Você pode usar conjuntos de dados existentes disponíveis no mercado ou contratar um serviço de coleta de dados. Identificamos 57 conjuntos de dados para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina e IA.

Ciência de DadosJan 27

Principais plataformas de aprendizado de máquina sem código: alternativas ao ChatGPT

Comparamos 4 plataformas de aprendizado de máquina sem código em métricas-chave: processamento de dados (tratamento de valores ausentes e outliers), configuração e facilidade de uso do modelo, métricas de precisão, disponibilidade de visualizações e quaisquer limitações ou observações importantes feitas durante os testes. Comparativo de ferramentas de aprendizado de máquina sem código. Observação: as pontuações representam o desempenho médio em kNN e Regressão Logística, quando aplicável.