Algoritmos de Machine Learning – Decision Tree
Algoritmos de Machine Learning – Decision Tree Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje abordarei o Decision Tree, um dos algoritmos mais simples e interpretáveis para aprendizado supervisionado. Ele é amplamente utilizado em problemas de classificação e regressão devido à sua capacidade de gerar regras claras e intuitivas. Neste artigo, explorarei como funciona, suas […]
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PCA em Machine Learning: Reduza Dimensões e Ganhe Desempenho
Descubra como o PCA reduz a dimensionalidade de dados e melhora o desempenho de modelos de Machine Learning. Veja exemplos práticos de aplicação. O PCA (Principal Component Analysis) é uma das técnicas mais utilizadas em Machine Learning para reduzir a dimensionalidade dos dados sem perder informações relevantes. Essa abordagem melhora o desempenho dos modelos e […]
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AutoML a Automação e o Ciêntista de Dados
AutoML: Otimizando o Tempo e Elevando Resultados na Ciência de Dados O dia a dia de um cientista de dados é repleto de desafios. Desde a compreensão do problema de negócio até a entrega de modelos preditivos de alta qualidade, enfrentamos um processo complexo e, muitas vezes, demorado. Em muitos projetos, tarefas como limpeza de […]
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AWS Feature Store Eficiência em Retreinamento em ML
AWS Feature Store: Uma Solução Eficiente para Gerenciar e Reutilizar Features em Machine Learning Como cientista de dados, tenho explorado diversas ferramentas para otimizar o trabalho com dados e modelos de Machine Learning. Entre elas, a AWS Feature Store tem se destacado como uma solução poderosa e estratégica, especialmente em cenários com grandes volumes de dados e […]
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Algoritmos de Machine Learning – Gradient Boosting (GBM)
Algoritmos de Machine Learning – Gradient Boosting (GBM) Dando continuidade à série Algoritmos de ML, hoje falarei sobre o Gradient Boosting Machine (GBM), um dos algoritmos mais potentes e amplamente utilizados em aprendizado supervisionado. Com sua capacidade de combinar vários modelos fracos (geralmente árvores de decisão) em um modelo forte, o GBM é frequentemente a […]
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Apache Iceberg e AWS Glue: Qual Escolher?
Apache Iceberg e AWS Glue: Qual Escolher? Olá, pessoal! Aqui é o Josemar, e hoje quero bater um papo com vocês sobre duas ferramentas muito úteis no mundo dos dados: Apache Iceberg e AWS Glue. Se você trabalha ou pretende trabalhar com data lakes, ETL e processamento de grandes volumes de dados, com certeza já deve ter ouvido […]
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KNN em Machine Learning: Classificação Simples e Eficaz de Dados
Aprenda como o algoritmo KNN classifica dados de forma simples e precisa. Veja exemplos práticos e quando usar em projetos de Machine Learning. O KNN (K-Nearest Neighbors) é um dos algoritmos mais intuitivos de Machine Learning para classificação e regressão. Baseado na proximidade entre dados, ele é ideal para quem busca implementar soluções rápidas e […]
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Dados 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
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)
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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