Federated Learning: Treine Modelos sem Compartilhar Dados Sensíveis
Entenda como o Federated Learning permite treinar modelos de IA em dados privados sem centralizá-los. Veja aplicações, vantagens e desafios. O Que é Federated Learning O Federated Learning (Aprendizado Federado) é uma técnica de Machine Learning que permite treinar modelos diretamente nos dispositivos ou servidores onde os dados estão armazenados, sem que seja necessário transferi-los […]
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Explainable AI e Ética: Transparência e Justiça em Modelos de Machine Learning
Aprenda como tornar modelos de IA mais transparentes e éticos usando Explainable AI. Veja técnicas, vantagens e aplicações em diversos setores. O Que é Explainable AI e Por Que Ela é Importante A Explainable AI (IA Explicável ou XAI) é um conjunto de métodos e práticas que tornam os resultados de um modelo de Machine […]
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Redução da Dimensionalidade
Quando Devemos Usar Técnicas de Redução da Dimensionalidade? Quando comecei a me aventurar no mundo da ciência de dados, me deparei com um problemão: datasets gigantescos com dezenas, às vezes centenas, de variáveis. Parece legal ter tanto dado, né? Mas, na prática, isso pode virar uma dor de cabeça. Foi aí que descobri as técnicas […]
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GBM em Machine Learning: Potencialize a Performance dos Seus Modelos
Entenda como o GBM melhora modelos combinando árvores de decisão sequenciais para corrigir erros e aumentar a precisão. Veja exemplos práticos. O Que é o Gradient Boosting Machines (GBM) O GBM (Gradient Boosting Machines) é um algoritmo de ensemble que combina múltiplas árvores de decisão para criar modelos mais precisos. Ele funciona de forma sequencial, […]
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Naive Bayes em Machine Learning: Classificação Rápida Baseada em Probabilidade
Aprenda como o Naive Bayes usa probabilidade para classificar dados de forma rápida e eficiente. Veja exemplos e casos de uso no mundo real. O Naive Bayes é um algoritmo de classificação baseado no Teorema de Bayes, que aplica princípios de probabilidade para prever a classe de um conjunto de dados. Ele assume que as […]
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Algoritmos de Machine mais Usados
Principais Algoritmos de Machine Learning que Todo Cientista de Dados Deve Conhecer Quando comecei minha jornada na ciência de dados, confesso que fiquei meio perdido com a quantidade de algoritmos de machine learning por aí. Cada um tem seu jeitão e funciona melhor pra certos tipos de problema. Depois de quebrar a cabeça com vários […]
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Camadas: O coração da engenharia de dados
Camadas Bronze Silver e Gold: O Coração da Engenharia de Dados Moderna Quando comecei a trabalhar com engenharia de dados, uma das primeiras estruturas que aprendi — e que até hoje levo para todos os meus projetos — foi o conceito das camadas Bronze, Silver e Gold. Pode parecer só um “jeito bonito” de nomear […]
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Dados Equilibrados em Machine Learning
📐 Padronização: O Segredo para Dados Equilibrados em Machine Learning Você já treinou um modelo e percebeu que os resultados ficaram inconsistentes? Pode ser porque você não aplicou a padronização nos dados. 🧠 O que é Padronização? Padronização é o processo de transformar os dados para que eles tenham média zero (μ = 0) e […]
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Caso de Estudo: Como Reduzi Paradas e Custos na Indústria com Manutenção Preditiva Baseada em Machine Learning
Descubra como desenvolvi um projeto de manutenção preditiva que reduziu paradas não programadas em 30% e custos operacionais em uma indústria metalúrgica. 1. O Desafio que o Cliente Apresentou No início de 2025, fui procurado por uma indústria metalúrgica de médio porte que enfrentava um problema crítico: paradas frequentes nas linhas de produção devido a […]
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SVM em Machine Learning: Classificação Precisa com Máquinas de Vetores de Suporte
Descubra como o SVM encontra a melhor fronteira de decisão para separar classes e garantir alta precisão. Veja aplicações práticas e exemplos reais. O Que é SVM em Machine Learning O SVM (Support Vector Machine ou Máquina de Vetores de Suporte) é um algoritmo de Machine Learning amplamente utilizado para tarefas de classificação e regressão. […]
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