• Como usar quantização e LoRA para treinar modelos gigantes em uma única GPU

1.0 Introdução: A Democratização do Ajuste Fino de LLMs

Por anos, a capacidade de customizar Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) foi o domínio exclusivo de empresas de tecnologia em hiperescala. Este não é mais o caso. O principal obstáculo — o imenso custo computacional e o hardware especializado necessários para treinar um modelo a partir do zero — foi contornado. O custo para tal empreitada pode ser proibitivo, treinar um modelo pode custar 1 milhão de dólares — um valor que, em muitos casos, pode ser até considerado conservador —, além de exigir meses para a coleta da massa de dados necessária.

Introdução

No cenário atual de Big Data e Inteligência Artificial, o ciclo de vida da análise de dados se destaca como uma estrutura essencial para resolver problemas de negócios. Composto por etapas que vão desde a definição do problema até a tomada de ações, esse ciclo garante que dados sejam coletados, limpos, analisados e utilizados de forma estratégica. Quando falamos em projetos mais complexos, especialmente aqueles que envolvem Machine Learning, a articulação coordenada dessas etapas se torna ainda mais vital. Neste artigo, vamos explorar como cada fase se integra em projetos de ciência de dados avançados, mostrando onde o Machine Learning se encaixa e como potencializa o valor extraído dos dados.

Similaridade Cosseno: O que é, como usar e exemplos em Python com scikit-learn

A Similaridade Cosseno (Cosine Similarity) é uma técnica popular para avaliar o quanto dois vetores são semelhantes em relação à direção que apontam no espaço multidimensional. É amplamente utilizada na Ciência de Dados, especialmente em aplicações envolvendo textos, sistemas de recomendação, agrupamento de dados (clustering) e diversas outras tarefas relacionadas ao aprendizado de máquina.

Neste artigo, vamos entender detalhadamente como funciona essa técnica, como aplicá-la utilizando a biblioteca scikit-learn do Python e discutir alguns casos práticos em que ela é especialmente útil.

Introdução às Árvores de Decisão

As árvores de decisão são modelos preditivos que utilizam uma estrutura em forma de árvore para tomar decisões baseadas em regras aprendidas dos dados de treinamento. Cada nó interno representa uma condição em uma variável de entrada, cada ramo representa o resultado da condição, e cada folha representa uma previsão ou resultado.

Apesar de sua simplicidade e interpretabilidade, as árvores de decisão têm a tendência de crescer excessivamente, criando modelos complexos que se ajustam muito bem aos dados de treinamento (overfitting), mas apresentam desempenho ruim em dados não vistos.

One-Hot Encoding vs. Label Encoding: Entendendo e Aplicando em Python com Scikit-Learn e Pandas

No mundo da ciência de dados, lidar com variáveis categóricas é uma tarefa comum. Para utilizar algoritmos de machine learning, é necessário converter essas variáveis em um formato numérico. Dois métodos populares para essa conversão são o Label Encoding e o One-Hot Encoding. Neste artigo, vamos explorar o que são esses métodos, as diferenças entre eles e como implementá-los em Python usando as bibliotecas Scikit-Learn e Pandas.

Árvores de Decisão: Classificação e Regressão

As árvores de decisão são algoritmos de aprendizado supervisionado que podem ser usados tanto para classificação quanto para regressão. Elas funcionam de maneira hierárquica, dividindo os dados em subconjuntos com base em critérios que maximizam a separação entre as classes ou valores previstos. Cada divisão nos dados resulta em um nó na árvore, e os nós folhas representam as predições finais.

Como Funciona uma Árvore de Decisão

O algoritmo cria uma árvore binária que divide os dados com base em perguntas de “sim ou não” (ou condições que podem ser numéricas ou categóricas). O objetivo é dividir os dados de forma que, ao final, cada subconjunto tenha uma maior homogeneidade possível, ou seja, que pertençam a uma mesma classe (para classificação) ou que os valores sejam o mais próximos possível (para regressão).

Uso do Índice de Gini no Contexto de Árvores de Decisão

No contexto de árvores de decisão, o Índice de Gini é utilizado como um critério para medir a pureza ou impureza dos nós durante o processo de construção da árvore. Ele ajuda a determinar a melhor divisão (split) dos dados em cada nó da árvore. Vamos detalhar como isso funciona.

Índice de Gini em Árvores de Decisão

Definição

O Índice de Gini mede a probabilidade de um item selecionado aleatoriamente ser classificado incorretamente se for atribuído a uma classe com base na distribuição de classes no conjunto de dados. Em termos de uma árvore de decisão, ele é usado para avaliar a qualidade de uma divisão.

Introdução à Regressão Linear

A regressão linear é uma das técnicas estatísticas mais simples e amplamente utilizadas em Data Science, especialmente útil para prever um valor quantitativo. Os modelos de regressão linear tentam prever uma variável dependente (também chamada de variável de resposta) com base em uma ou mais variáveis independentes (ou preditores), assumindo que a relação entre as variáveis é linear.

Forma Matemática da Regressão Linear

Regressão Linear Simples

No caso mais simples, com uma única variável preditora, a relação entre a variável dependente \( y \) e a variável independente \( x \) pode ser expressa como: