Específicos
Ciência de Dados
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Tópicos misturados, 213 itens disponíveis
- Big data: 5 V's, Hadoop, Spark, Kafka, Lambda/Kappa, teorema CAP
- Qualidade de dados: dimensões, profiling, cleansing, linhagem
- Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado, reforço, transferência
- ML: pipeline, overfitting × underfitting, viés × variância, L1/L2, validação cruzada
- Algoritmos: regressões, árvores, Random Forest × XGBoost, SVM, KNN, K-Means
- Métricas: matriz de confusão, precisão, recall, F1, AUC-ROC; MSE/RMSE/MAE/R²
- Redes neurais: perceptron, ativações, backpropagation, otimizadores, dropout
- Deep learning: CNN, RNN/LSTM/GRU, Transformer, autoencoders, GANs
- NLP: tokenização, stemming × lemmatização, BoW, TF-IDF, embeddings
- LLMs e IA generativa: tokens, contexto, temperatura, RLHF, RAG × fine-tuning
- MLOps: versionamento, CI/CD/CT, serving, data drift × concept drift, feature store
- Governança e ética: explicabilidade (SHAP, LIME), privacidade, adversarial, fairness