Etiqueta: Aprendizado de máquina (ML)

A Comprehensive Guide to Federated Learning
Um guia abrangente para a aprendizagem federada

A aprendizagem federada é uma abordagem à aprendizagem automática que permite a privacidade e a segurança dos dados por meio do treinamento de modelos em dispositivos descentralizados.

The Importance of Data Preprocessing in Machine Learning (ML)
A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)

Saiba mais sobre a importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina, as técnicas que você deve usar e as etapas envolvidas no processo.

Preparing Datasets for Fine-Tuning ML Models: A Comprehensive Guide
Preparação de conjuntos de dados para ajuste fino de modelos de ML: Um guia abrangente

Crie conjuntos de dados de alta qualidade para o ajuste fino de modelos com este guia sobre coleta de dados, extração de texto e geração de arquivos de instruções.

SWARM Engineering Helps Business Users Optimize Supply Chains with Next-Gen Technology
A SWARM Engineering ajuda os usuários corporativos a otimizar as cadeias de suprimentos com tecnologia de última geração

A SWARM Engineering é uma empresa que está utilizando a IA para ajudar a transformar os negócios de seus clientes. Saiba mais sobre o AVA, seu novo assistente digital.

Cloud to Edge AI with a Mobile Database Platform
IA da nuvem à borda com uma plataforma de banco de dados móvel

A computação de borda é vital para que a IA cumpra sua promessa hoje e no futuro, e o banco de dados moderno nativo de borda e pronto para IA do Couchbase está pronto para ajudar.

Leveraging your ML models with Couchbase Analytics User Defined Functions (UDF)
Aproveitamento de seus modelos de ML com as funções definidas pelo usuário (UDF) do Couchbase Analytics

Nesta postagem do blog, mostraremos a você como aplicar algoritmos externos a dados residentes no Couchbase.

How Couchbase Simplifies Data Science (Part 1)
Como o Couchbase simplifica a ciência de dados (Parte 1)

Os processos de ciência de dados podem ser simplificados usando os serviços do Couchbase para criar modelos, reduzir a migração de dados, consultar, analisar e muito mais.

ML Meets NoSQL: Integrating Python User-Defined Functions with SQL++ for Analytics
ML encontra NoSQL: Integração de funções definidas pelo usuário em Python com SQL++ para análise

Saiba mais sobre um novo recurso que você pode explorar no modo Developer Preview: integração de UDFs do Python com o Couchbase Analytics

Training a Linear Regression Model with Couchbase & a Jupyter Notebook: Step-by-Step Tutorial
Treinamento de um modelo de regressão linear com o Couchbase e um Jupyter Notebook: Tutorial passo a passo

Siga este tutorial passo a passo sobre como treinar e testar um modelo de aprendizado de máquina para obter insights de dados profundos usando o Jupyter Notebook e o Couchbase Server.

Couchbase Analytics Now Supports Azure Blob Storage Using External Analytics Collections
O Couchbase Analytics agora oferece suporte ao armazenamento de Blob do Azure usando coleções de análise externas

Aproveite seus dados armazenados no Blob Storage do Microsoft Azure para obter análises de dados robustas que combinam dados externos e locais por meio de External Analytics Collections.

Announcing Couchbase Server 7.0
Anunciando o Couchbase Server 7.0

Descubra como o Couchbase Server 7.0 oferece os pontos fortes do RDBMS e a flexibilidade do NoSQL para aplicativos corporativos criados para obter resultados finais.

How to Use Couchbase as a Machine Learning Model Store [Part 2 of 2]
Como usar o Couchbase como um armazenamento de modelos de aprendizado de máquina [Parte 2 de 2]

Saiba como usar a Couchbase Data Platform como um armazenamento de modelo de ML - usando binário ou JSON - para atender aos requisitos de desempenho do aprendizado de máquina on-line.