aprendizado de máquina
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- Chegamos ao teto da IA? Entenda por que agentes baseados só em prompts falham na produção e por que a arquitetura híbrida é o único caminho para sistemas que realmente geram valor.
- Enquanto o mundo briga por trilhões de parâmetros, o Google lançou um modelo que roda numa torradeira e realmente resolve problemas. Bem-vindo à era da IA utilitária.
Trajetória
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Provedor: Alura
Especialização abrangente de 48 horas cobrindo o ciclo de vida completo de Aprendizado de Máquina. Focado em pré-processamento de dados, engenharia de características e implantação de modelos de classificação/regressão. Validou expertise em métricas de avaliação de modelos e fluxos de ML prontos para produção.
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Provedor: Alura
Focado na operacionalização de AM. Desenvolveu painéis interativos baseados em web usando Plotly Dash para visualizar saídas de modelos, permitindo que stakeholders interajam com predições em tempo real e insights de dados.
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Provedor: Alura
Implementação de técnicas de aprendizado não supervisionado. Focado em particionamento de dados usando algoritmos como K-Means, avaliação de validade de clusters e extração de padrões de conjuntos de dados de alta dimensionalidade sem rotulação prévia.
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Provedor: Alura
Análise estatística e modelagem preditiva. Aplicou Regressão Linear para identificar correlações entre variáveis e quantificar o impacto de características em resultados-alvo usando testes de significância estatística.
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Provedor: Alura
Desenvolvimento de pipelines robustos de classificação usando SKLearn. Focado em seleção de modelos, validação cruzada e métricas de desempenho (Precision, Recall, F1-Score) para resolver problemas de classificação multiclasse e binária.
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Provedor: Alura
Aplicação de Keras para modelagem preditiva, focando em ajuste de hiperparâmetros, métricas de avaliação de modelos e otimização de redes neurais para previsões de alta precisão em ambientes de produção.