Índice:
🔛 Por onde começar no ML
🔑 Kaggle - o melhor treinador para ML
🤓 Matemática sob o capô
🧠 Do clássico às redes neurais
🤯 Como funcionam os LLMs por baixo dos panos
⚙️ Brincar com modelos: Groq, OpenRouter e outros
🤗 Hugging Face - um tesouro de modelos
💬 O poder da comunidade
🧰 Como montar seu primeiro assistente de IA hoje?
🕶 Fine-tuning e RAG: é necessário ajustar os modelos?
💻 Onde executar modelos se você não tem uma GPU potente em casa?
🧑🎓 Semana GPT do Yandex: como treinar e ajustar GPT
...
Guia para o mundo do Machine Learning - é uma série de posts sobre como começar em Machine Learning.
Um "mínimo básico", a partir do qual você pode construir uma base.
O roadmap não pretende ser exaustivo.
Seu objetivo é, antes, reduzir o vasto espaço de materiais e informações a um mínimo eficiente, uma essência.
O vetor será um pouco mais voltado para o trabalho com grandes modelos de linguagem - LLMs.
O guia pode ser útil se você quiser começar a trabalhar com modelos GPT / agentes, mas ao mesmo tempo entender o que está acontecendo por baixo dos panos.
E também, se você simplesmente decidiu abrir um pouco as portas para o aprendizado de máquina.
👩💻 Data Flow
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