Tecnologia

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...

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...

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...

|Descomplicando o EDA: como aplicar a análise exploratória de dados na prática

Duas novas abordagens para usar essa ferramenta poderosa chamada EDA Um tema muito comum em livros e cursos de Ciências de Dados e...

Descobrimento de Produto com WSJF: Como Priorizar Produtos e Funcionalidades

Este artigo introduz a técnica de priorização com WSJF (weighted shortest job first) e detalha como a adaptamos para diferentes cenários...

Tudo que você já deveria saber sobre otimização de hiperparâmetros em redes neurais — Parte I

Na hora de modelar, alguns preferem seguir o coração: usam transferência de arquitetura entre problemas de diferentes escopos...

Otimizando investimentos em marketing - O que a matemática pode fazer por mim?

Encontrar o investimento ótimo em canais de marketing pode ajudar uma empresa a impactar, de maneira mais eficiente, seus possíveis...

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...

Create a function to count words in F# docs using F#

Hello folks, hope you’re good. In this post I’ll be sharing a program I wrote with F# to count how many words are in the F# docs in the Microsoft platform. F# is an open-source, cross-platform programming...

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...

Tradeoff entre precisão e recall: explorando o output de seu modelo de classificação

Após realizar o treinamento de um modelo de classificação, é usual utilizarmos o método predict() para prever as classes em nossa base de...

Aplicando Lógica Fuzzy na Análise Financeira de Crédito

Neste tutorial, abordaremos a Lógica Fuzzy de uma forma simples, descrevendo um pouco do seu desenvolvimento, teoria, aplicações, terminologia e um exemplo prático.

Data Engineering Good Practices to Database Queries

Optimization is essential for reducing the usage of system resources that are required in order to fulfill a task while also allowing your application to handle more queries simultaneously. Thus, you can...

Structuring an F# project with SQL Type Provider on CI

Being able to move fast while assuring safety of the codebase is one of the dream capabilities of a development team. To achieve this goal, we...

Writing Azure Functions in F#

Introduction Current web ecosystems afford a large variety of options for deploying web services. With such freedom comes a large burden: how to pick the option that best serves the needs of the application...

How to publish a NuGet package using dotnet CLI

Introduction In this post, I’ll teach you how to publish a NuGet package using the .NET CLI to make it available to be downloaded and used by other people around the world. I got the motivation to write this article...

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...

Deploying F# Azure Functions

Introduction The plethora of web infrastructure services nowadays can make it hard for you to pick the best offering, specially when considering ease of deploying, maintenance effort and infrastructure...

Functional Programming as a Competitive Advantage — A Real-World Use-Case

Over the past years, the benefits of functional programming and type systems have become ever more apparent to software developers...

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...

Poetry: construindo pacotes Python de uma forma fácil

Como construir e disponibilizar no PyPI um pacote Python com o auxílio da ferramenta Poetry — A criação de pacotes Python sempre foi...

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…

The Real Story of a Junior Engineer Shipping F# Code to Production

In this text, I will tell about my experience during the first 4 months of my very first job. After knowing that Datarisk uses a functional…

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…

Detecção de anomalias usando o Isolation Forest

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