Algoritmos de Machine Learning – K-Nearest Neighbors (KNN)
Algoritmos de Machine Learning – K-Nearest Neighbors (KNN) Continuando a série Algoritmos de ML, hoje vamos explorar o K-Nearest Neighbors (KNN), um dos algoritmos mais simples e eficazes para tarefas de classificação e regressão. Apesar de sua simplicidade, o KNN tem grande aplicabilidade em cenários reais e oferece uma base sólida para iniciantes e profissionais […]
Read MoreDados Lineares e Não Lineares e o Papel da Normalização e Padronização
Entendendo Dados Lineares e Não Lineares e o Papel da Normalização e Padronização No mundo da ciência de dados, entender a natureza dos dados é essencial para escolher os modelos e técnicas adequados. Dois conceitos fundamentais que frequentemente surgem são os dados lineares e não lineares, além da necessidade de normalização ou padronização dos dados […]
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Algoritmos de Machine Learning – Logistic Regression, SVM e Naive Bayes Nesta edição da série Algoritmos de ML, abordarei três algoritmos correlacionados e amplamente utilizados em projetos de classificação: Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM) e Naive Bayes. Cada um tem características únicas, mas compartilham o objetivo de resolver problemas de classificação de forma eficiente. […]
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Algoritmos de Machine Learning – LSTM (Long Short-Term Memory) Continuando com a série Algoritmos de ML, hoje vou falar sobre um dos algoritmos mais poderosos e amplamente usados para tarefas que envolvem dados sequenciais: o LSTM (Long Short-Term Memory). Este modelo é uma variação das redes neurais recorrentes (RNNs) e foi projetado para resolver problemas […]
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Algoritmos de Machine Learning – Random Forest Dando sequência à minha série Algoritmos de ML, apresento um dos algoritmos mais robustos e amplamente utilizados no aprendizado supervisionado: o Random Forest. Este método, baseado em árvores de decisão, é conhecido por sua simplicidade, alta precisão e capacidade de evitar overfitting. Já utilizei o Random Forest em […]
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Algoritmos de Machine Learning – XGBoost (Extreme Gradient Boosting) Na minha jornada com ciência de dados, sempre busco utilizar ferramentas que combinem eficiência, flexibilidade e resultados confiáveis. Um dos algoritmos que mais se destacou nos meus projetos é o XGBoost (Extreme Gradient Boosting). Por sua capacidade de trabalhar com datasets complexos e entregar alta precisão, […]
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Automatizando o Diagnóstico de Pneumonia: Um Modelo Baseado em Deep Learning Pronto para Deploy Introdução A pneumonia é uma das principais causas de morte no mundo, especialmente em populações vulneráveis como crianças e idosos. O diagnóstico precoce e preciso dessa condição é essencial para salvar vidas. Com o avanço da inteligência artificial, eu desenvolvi um […]
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“O Poder da Análise Preditiva para Antecipar Resultados Empresariais” No atual cenário empresarial, onde a competição acirrada e a velocidade das mudanças exigem decisões cada vez mais rápidas e precisas, as empresas que conseguem antecipar tendências têm uma vantagem estratégica significativa. A análise preditiva não é mais um diferencial exclusivo para grandes corporações; tornou-se uma […]
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Explorando o Poder do Spark e XGBoost na Previsão de ROI para Campanhas de Marketing Neste artigo, vou compartilhar uma jornada desafiadora e educativa ao desenvolver um pipeline de machine learning para prever o Retorno sobre Investimento (ROI) de campanhas de marketing, utilizando uma combinação de Spark, Jupyter Notebook e o poderoso algoritmo XGBoost. Esse […]
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