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Rotulagem de dados em aprendizado de máquina com Python
explore formas modernas de preparar dados rotulados para treinamento e ajuste fino de modelos de aprendizado de máquina (ML) e de IA generativa



Python, “LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO”, “APRENDIZADO DE MÁQUINA”, “MACHINE LEARNING”, “APRENDIZAGEM DE MÁQUINA”, “CIÊNCIA DE DADOS”, “PROCESSAMENTO DE DADOS”


Sinopse

A base da inteligência artificial está nos dados e a qualidade desses dados depende diretamente de como são rotulados. Rotulagem de Dados em Aprendizado de Máquina com Python é o guia essencial para profissionais que desejam dominar o processo de criação de dados anotados para treinar modelos de aprendizado de máquina e IA generativa. O autor Vijaya Kumar Suda apresenta técnicas modernas e acessíveis para rotular dados tabulares, de texto, imagem, áudio e vídeo usando Python, Snorkel, LangChain, OpenAI e Azure Machine Learning. Com exemplos práticos e aplicações reais, o livro ensina como automatizar e aprimorar a preparação de dados para modelos supervisionados e LLMs, reduzindo custos e acelerando projetos de IA.

Metadado adicionado por Blucher em 03/12/2025

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Metadados adicionados: 03/12/2025
Última alteração: 03/12/2025

Autores e Biografia

Suda, Vijaya Kumar (Autor)

Áreas do selo: ArtesEducaçãoGastronomiaHumanidadesIdiomas e referênciaInfantojuvenilLiteratura estrangeiraLiteratura nacionalSaúde, esporte e lazerTécnicosTeoria e crítica literária

Nestes 60 anos de existência, a Editora Blucher tem reafirmado constantemente o seu compromisso com a ciência e com a democratização do conhecimento. Já são mais de 1500 livros publicados, 17 prêmios Jabuti conquistados e diversos livros reconhecidos e adotados por ilustres professores de diversas áreas do conhecimento.

Sempre em sintonia com a comunidade acadêmica, a editora nunca parou de inovar. Hoje, atuando em diversas plataformas, publica livros técnicos, pesquisas científicas, artigos acadêmicos e proceedings nos formatos: digital offline (CD e pen drive), digital online (e-book, DRM free, Open Access) e impresso (tradicional e on demand).

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