[Fábio Spak]

Olá Pedro, no PostgreSQL, tanto “NUMERIC” quanto “FLOAT” são tipos de dados usados para representar números com pontos decimais.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Edinalso, no momento não podemos atualizar infelizmente, mas segue um exemplo no python 3.10+:

language = 'Python' 

match language: 

    case 'R': print('You are using R') 

    case 'Julia': print('You are using Julia') 

    case 'Python': print('Yaay you are using Python ')

Fabio

• Esta resposta foi modificada 2 anos atrás por Fábio Spak.

[Fábio Spak]

Olá Pedro, tente executar o pgAdmin como administrador.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Leandro, utilize o seguinte comando:

!pip install spacy

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Naelson, tente o código abaixo:

ALTER TABLE cliente ADD COLUMN data_nascimento DATE;

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Gleydson, você precisa visualizar a aula, em seguida, ela é confirmada.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Maria, esse erro geralmente ocorre quando o ambiente em que você está executando o Amazon AWS SageMaker não tem o Docker instalado ou não consegue localizá-lo. O Docker é necessário para executar os contêineres do SageMaker, portanto, é importante garantir que ele esteja instalado corretamente.

Consegue fazer um teste e seguir novamente os passos da vídeo aula?

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Maria, esse erro geralmente ocorre quando o ambiente em que você está executando o Amazon AWS SageMaker não tem o Docker instalado ou não consegue localizá-lo. O Docker é necessário para executar os contêineres do SageMaker, portanto, é importante garantir que ele esteja instalado corretamente.

Consegue fazer um teste e seguir novamente os passos da vídeo aula?

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Maria, esse erro geralmente ocorre quando o ambiente em que você está executando o Amazon AWS SageMaker não tem o Docker instalado ou não consegue localizá-lo. O Docker é necessário para executar os contêineres do SageMaker, portanto, é importante garantir que ele esteja instalado corretamente.

Consegue fazer um teste e seguir novamente os passos da vídeo aula?

Fabio

[Fábio Spak]

Olá João, uma opção é usar a biblioteca SpaCy, que possui suporte para a língua portuguesa e inclui um modelo treinado para reconhecer entidades nomeadas, como nomes próprios. Veja um exemplo abaixo:

!python -m spacy download pt_core_news_sm

import spacy

nlp = spacy.load('pt_core_news_sm')

texto = "José da Silva e João de Souza nasceram no Rio de Janeiro"

# Tokenização e reconhecimento de entidades nomeadas
doc = nlp(texto)

# Obtendo os tokens e suas classes gramaticais
tokens = [token.text for token in doc]

print(tokens)

entidades = [ent.text for ent in doc.ents]

print(entidades)

[Fábio Spak]

Olá Edgar, o arquivo tenis.arff foi adicionado ao downloads.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Alviane, verifique o seu código novamente, pois pela mensagem de erro a variável texto esta com o tipo float. Ou há algum número no conteúdo dela.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Vinicius, você pode acessar nas aulas de introdução dos módulos.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Jaime, que bom que deu certo.

Fabio

[Fábio Spak]

Olá Gustavo, no link abaixo na aba materiais, você pode acessar o colab da aula:

https://iaexpert.academy/topic/implementacao-dos-coeficientes/

Fabio

[Autor]

Posts