Machine Learning

Google Maps como variável de um score de risco

Neste post falaremos sobre um projeto que foi desenvolvido na Datarisk, um score de crédito baseado em imagens da casa ou do comércio...

Gradient Boosting Parte 1: Métodos de Ensemble Learning

Neste post daremos início a nossa trilogia de posts sobre os algoritmos de gradiente boosting, que são o state of the art em Machine Learning...

Gradient Boosting Parte 2: XGBoost

Dando continuidade a nossa série de posts sobre os gradient boosting, falaremos hoje sobre o XGBoost (Extreme Gradient Boosting)...

Gradient Boosting Parte 3: XGBoost vs LightGBM vs CatBoost

Dando continuidade a nossa série de posts sobre os gradient boosting, mostraremos as diferenças teóricas e práticas entre o XGBoost...

Comparando modelos estatísticos simples com modelos de Machine Learning complexos

Grande parte das empresas que desenvolvem modelos preditivos para auxiliar na tomada de decisão optam por utilizar...

Automated feature engineering: como utilizar o featuretools

Criação de variáveis, também conhecido como Feature engineering , é o processo de gerar novas variáveis...

A informação venceu a guerra, imagine o que ela faz por você

Quando se fala em guerras e conflitos armados geralmente o que vêm à nossa mente são tiros, bombas, aviões, canhões etc. Mas existe algo...

Como melhor tratar variáveis categóricas para modelos de machine learning — Parte 1

Sim, dados da vida real frequentemente contém variáveis categóricas. E sim, muita das vezes elas são mais importantes que o algoritmo de...

Como melhorar a oferta de crédito por meio de um modelo de machine learning?

Introdução Costumam dizer que 20% do trabalho de ciência de dados é usado para criar o modelo e 80% do trabalho está na preparação dos...

Usando IA para montar um time do Cartola

Geralmente, quando pensamos em Inteligência Artificial, temos o costume de associá-la a problemas elaborados, que envolvem dados volumosos e complexos, e a previsões que nunca conseguiríamos fazer...

O que é Kriging?

Kriging é um método de interpolação espacial criado pelo engenheiro sul-africano Danie Krige na década de 60. A ideia básica por trás dessa técnica é conseguir prever os valores de uma função a partir de uma...

Como contar pessoas em uma multidão?

Quem nunca se deparou com uma notícia na qual, por algum motivo, havia um grande número de pessoas e, de alguma maneira, a “contagem” desse número? Seja no carnaval, em manifestações, ou até...

Modelagem de Risco de Crédito e Inferência de Rejeitados

Modelagem de risco de crédito é um processo que tem como objetivo estimar a probabilidade de uma pessoa pagar ou não um empréstimo...

Ciência de dados e energias renováveis: Facebook Prophet para a previsão de geração de energia solar

A participação da energia solar na matriz energética brasileira vem aumentando exponencialmente nos últimos anos…

A importância de tomar decisões com base nos dados dos seus clientes

Este artigo traz um parâmetro de como funciona e quais os benefícios que um motor de decisão traz para as empresas. Já sabemos que, em...

Shiny e o fantástico mundo do R na ciência de dados

Agregando valor com aplicativos web interativos. — A ciência de dados, na sua parte de modelagem preditiva, fala em construir e utilizar algoritmos de aprendizado de máquina para prever eventos ou...

Conceitos Para Entender Reinforcement Learning

Introdução Reinforcement Learning (RL) é a subárea de Machine Learning que mais se assemelha com a ideia que o público geral têm de Inteligência Artificial. É esta área que é responsável pelos algoritmos...

Apache Airflow: conceitos iniciais

Se você faz parte do mundo de dados é muito provável que já tenha, pelo menos, ouvido falar no Apache Airflow. Essa ferramenta vem ganhando cada vez mais popularidade e neste post vamos ver o motivo...

A importância do senso de negócio na construção de modelos preditivos

Neste post, iremos abordar uma etapa do processo de construção de um modelo preditivo, a estruturação do problema e definição da...

É possível ser Cientista de Dados sem ser da área de exatas?

Viu alguma notícia sobre Ciência de Dados, Machine Learning ou IA recentemente e se interessou? Contudo, minutos depois, acabou se perguntando: por que esperamos que todo profissional dessa área seja de exatas?

Como Utilizar Bootstrap Aggregation Para Classificação

O Bootstrap Aggregation, mais conhecido pela abreviação “bagging”, faz parte do conjunto de classes principais dos métodos de Ensemble...

Aprendizado Ativo: como construir modelos representativos e acurados com ajuda humana.

Uma verdade não conveniente sobre algoritmos de Machine Learning: “Eles não são mais importantes do que os dados necessários para...

Pontos de atenção na implantação da infraestrutura de dados em projetos de Machine Learning

“Utilizar dados e técnicas de Machine Learning para aumentar a produtividade das empresas, embasando suas decisões de negócio a...

Abordagens para Disponibilização de Modelos de Machine Learning em Produção

Neste post elucidamos algumas das abordagens para colocar modelos de Machine Learning em produção, a saber: PMML, ONNX, binário e...

DATA LEAKAGE: COMO DETECTAR E REMOVER A VARIÁVEL VAZADA NOS MODELOS DE MACHINE LEARNING

Uma abordagem prática de como identificar e corrigir esse problema

Contingências em deploy de soluções de Machine Learning

Para a maioria dos cientistas de dados, finalizar uma solução de Machine Learning (ML) é um momento de celebração. Criar apresentações de…

Por que você deveria utilizar pipelines em todos os seus projetos de Data Science?

“Data Science é a profissão mais sexy do século 21”, o famoso artigo da Harvard Business Review é de outubro de 2012. Passados quase 10…

BNPL (Buy Now, Pay Later — Compre Agora, Pague Depois)

O conceito de BNPL, buy now, pay later, em um primeiro momento não soa estranho para quem é brasileiro. Estamos acostumados a parcelar…

Detecção de anomalias usando o Isolation Forest

Principalmente quando você não tem uma resposta. Confira para saber mais!

Saiba como utilizar a IA na predição de resultados em partidas de futebol

O futebol é o esporte mais popular do mundo. Ele une pessoas de idades, sexos, grupos sociais e culturas diferentes. Para ter ideia da...

Machine Learning e algumas de suas aplicações no preparo de seleções para a Copa do Mundo

Avaliar os dados e estatísticas de jogos anteriores já é considerado o mínimo, atualmente, para que um bom time possa avançar...