Respostas no Fórum
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Olá, Weliton!
Chegou a ver a aula “Recursos para download” no início do curso? Que lá tem o link para você baixar todos os materias
Jones
Olá, Abraão!
A princípio sim, porém, provavelmente existirão algumas diferenças quanto à instalação de bibliotecas. Não fizemos testes neste ambiente, então não conseguimos dar tanto suporte para dúvidas
O recomendável é fazer no Google Colab, assim não precisa se preocupar com instalações e poderá focar melhor no conteúdo do curso
Jones
Obrigado pela sugestão, William! O Edson (instrutor deste curso) comentou que pretende gravar um novo curso, portanto, não há previsão ainda 🙁
Olá, Cezar!
A fórmula que você mencionou também é uma abordagem válida para normalização. Se as distâncias entre os pontos têm limites conhecidos (como mencionado, a raiz de 50 para o exemplo dos filmes), e você prefere levar em consideração esses limites, a abordagem de normalização que você sugeriu pode ser utilizada. Por outro lado, a fórmula utilizada no curso é comumente usada porque fornece uma transformação suavizada, garantindo que mesmo grandes distâncias não se aproximem de 1 de forma “abrupta”.
Ambas abordagens podem ser consideradas válidas
Jones
Olá, Jacques!
Parece que aqui tem a solução, precisa habilitar uma opção na criação do modelo: https://stackoverflow.com/questions/75427051/vertex-ai-on-g-cloud-web-interface-unable-to-test-model
Jones
Olá, Renan!
Parece que o erro é que está faltando fazer a indentação do código, ou seja, todo o código após a definição da função deve ficar um “tab” para frente
Jones
Olá, Márcio!
Chegou a ver na aula “Recursos para download” no início do curso? Que sempre postamos todos os materiais nessa aula inicial
Jones
Olá, Gustavo!
Os valores de “b” são descobertos por meio de vários cálculos matemáticos, que analisam os dados e retornar os melhores coeficientes. O artigo abaixo mostra os cálculos passo a passo, porém, é um pouco complicado de entender pois usa uma notação bem “matemática””
https://www.probabilitycourse.com/chapter8/8_5_2_first_method_for_finding_beta.php
Jones
