Ciência de Dados Complexos

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/

Livro em pdf: Mathematics of Neural Networks

Evento com transmissão online:
https://jornal.usp.br/universidade/love-data-day-na-usp-promove-palestras-sobre-dados-abertos-e-software-livre/

Excelente artigo que ajuda a entender a matemática por trás da IA generativa.
https://arxiv.org/abs/2605.29713

Evento gratuito em São Carlos - SP, na USP.
https://www.icmc.usp.br/noticias/7548-conferencia-gratuita-na-usp-sao-carlos-debate-aplicacoes-reais-da-inteligencia-artificial

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

Artigo interessante sobre o aumento de dados usando o SMOTE:
To SMOTE, or not to SMOTE?
https://arxiv.org/abs/2201.08528

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/

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