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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Normalizar os Dados no Machine Learning é Essencial?
🎯 Por que Normalizar os Dados no Machine Learning é Essencial? Se você está mergulhando no mundo do machine learning, uma das primeiras coisas que precisa dominar é como preparar os dados para o treinamento dos modelos. E a normalização é um dos segredos que faz toda a diferença no resultado final. 📊 O que […]
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Como Usar Machine Learning para Prever Tendências de Mercado na Sua Pequena Empresa
Como Usar Machine Learning para Prever Tendências de Mercado na Sua Pequena Empresa Você já se perguntou como aquelas grandes empresas parecem sempre estar um passo à frente, prevendo tendências e se antecipando ao mercado? Pois é, eu também já me fiz essa pergunta inúmeras vezes. Como cientista de dados, descobri que pequenas empresas também […]
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Explorando Previsões em Séries Temporais de um E-commerce de Moda
Explorando Previsões em Séries Temporais de um E-commerce de Moda Recentemente, mergulhei de cabeça em um projeto desafiador que envolveu a análise de séries temporais em minutos para um e-commerce de roupas (que manterei anônimo por questões de confidencialidade). Quero compartilhar com vocês essa jornada, os objetivos que alcancei, os desafios que enfrentei e os […]
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Análise Estatística em Tempo Real com Docker e Spark
“Análise Estatística em Tempo Real com Docker, Spark e Algoritmos de Teste de Normalidade e Estacionaridade” Nos últimos dias, trabalhei em um projeto bastante desafiador e gratificante: a criação de estatísticas em tempo real utilizando um conjunto robusto de algoritmos estatísticos e ferramentas de processamento distribuído. O foco do projeto foi analisar dados de ações […]
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Definição de Deep Learning e Quando Usar em Seus Projetos
Definição de Deep Learning Deep Learning é um subcampo do aprendizado de máquina que se concentra em algoritmos inspirados na estrutura e função do cérebro, chamados redes neurais artificiais. O “deep” (profundo) em Deep Learning refere-se ao uso de redes neurais com várias camadas (ou níveis) entre a camada de entrada e a camada de […]
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O Futuro da Previsão de Tendências com Machine Learning
O Futuro da Previsão de Tendências com Machine Learning O Machine Learning (ML) está rapidamente se tornando uma ferramenta essencial para prever tendências de mercado e comportamento do consumidor. Com a capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real, os modelos de ML podem identificar padrões sutis que seriam impossíveis de detectar manualmente. […]
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Casos de Estudo: Relatório Final – Projeto de Análise e Modelagem Preditiva sobre Expectativa de Vida de Países pelo Mundo.
Relatório Final: Projeto de Análise e Modelagem Preditiva sobre Expectativa de Vida. Dados utilizados da OMS, (Organização Mundial da Saúde) dados REAIS dos anos 2000 a 2015, dataset com 2838 registros em 22 e dataframes, esse projeto foi realizado para fins de estudo e compreensão dos algoritimos preditivos e aprimoramentos das técnicas estatisticas e de […]
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Algorítimo de Aprendizado Não Supervisionado
Aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina onde o algoritmo é treinado em um conjunto de dados que não possui rótulos ou respostas predefinidas. Diferente do aprendizado supervisionado, onde o modelo aprende a partir de dados rotulados (ou seja, com as respostas corretas já conhecidas), no aprendizado não supervisionado, o modelo tenta […]
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Casos de Estudo: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias
Relatório Final: Análise de Campanhas do Facebook Ads e Detecção de Anomalias Objetivo do Projeto O objetivo deste projeto foi detectar anomalias em campanhas do Facebook Ads para identificar problemas de desempenho e oportunidades de otimização. Utilizamos diversas abordagens de análise para detectar e interpretar as anomalias, e fornecer insights detalhados para que os tomadores […]
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