Kwai Logo
Kwai User Avatar
Muitas vezes na construção 🚧 🏗️ o trabalhador tem que se adaptar e criar estratégias para desenvolver melhor o trabalho com agilidade, rapidez e qualidade. Mas isso só é possível quando o trabalhador é apaixonado pelo que faz. Por isso que sempre digo que a obra 🚧 fala por si só. Muitas vezes o engenheiro tem a teoria, mas a vivência e a prática de obra quem vai ter é o trabalhador que está com a mão na massa. Quer ver sua obra andar é dar autonomia ao seu pedreiro para ele executar o traba
60
1
Download
Por que separar treino e teste em Machine Learning? Você confiaria em um aluno que fez a prova usando exatamente as mesmas perguntas que estudou? Em Inteligência Artificial, esse é um dos maiores erros que iniciantes cometem. Em Machine Learning, utilizamos dois conjuntos de dados: o conjunto de treino e o conjunto de teste. O conjunto de treino serve para ensinar o algoritmo a reconhecer padrões. É nele que o modelo aprende a relacionar informações e gerar previsões.
3
Comment
Download
Por que construímos de forma tão diferente? 🇧🇷 🇺🇸 Muitas vezes olhamos para a construção em madeira nos EUA e pensamos: “isso não dura”. Mas será que a nossa obsessão brasileira pelo concreto é sempre a melhor escolha? 🧱🏗️ Neste vídeo, quero aprofundar um ponto que mencionei: Cultura Construtiva.
3
1
Download
Loading
kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai kwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwaikwai