Machine Learning
Desenvolvimento de modelos preditivos e sistemas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos de negócio.
Temas e Aplicações
Notebooks e projetos organizados por área de aplicação, demonstrando o uso de Machine Learning em diferentes contextos de negócio.
Finanças
Análise de Churn
Modelo preditivo para identificar clientes com risco de churn
Previsão de Inadimplência
Classificação de risco de crédito usando machine learning
Detecção de Fraude
Sistema de detecção de transações fraudulentas
Varejo
Análise de Vendas
Previsão de demanda e otimização de estoque
Recomendação de Produtos
Sistema de recomendação baseado em colaboração
Segmentação de Clientes
Clustering de clientes para estratégias de marketing
Saúde
Classificação de Medicamentos
Classificação automática de medicamentos por categoria
Diagnóstico Assistido
Modelos para auxiliar no diagnóstico médico
Previsão de Epidemias
Análise preditiva de surtos e epidemias
Vendas
Recomendações GenAI para Líderes de Vendas
Pipeline de ML (feature engineering, Databricks Workflows) + GenAI (Claude, prompts) para recomendações em texto. Inclui prévia do fluxo e persistência em Delta Lake.
Previsão de Vendas
Modelo de séries temporais para previsão de vendas
Análise de Performance de Equipes
Análise de performance e identificação de padrões
Manufatura
Manutenção Preditiva
Previsão de falhas em equipamentos industriais
Controle de Qualidade
Detecção de defeitos em produtos usando visão computacional
Otimização de Produção
Otimização de processos de produção com ML
Recursos Humanos
Análise de Turnover
Previsão de rotatividade de funcionários
Matching de Candidatos
Sistema de matching entre candidatos e vagas
Avaliação de Performance
Análise de performance de colaboradores
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Março 2025
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Ler Artigo →Áreas de Atuação
🎯 Modelos Preditivos
Desenvolvimento de modelos para previsão e classificação.
🧠 Deep Learning
Redes neurais e deep learning para problemas complexos.
📊 Feature Engineering
Criação e seleção de features para modelos.
🔄 MLOps - Operacionalização
CI/CD para ML, versionamento de modelos e dados, pipelines automatizados.
📦 MLOps - Deploy
Deploy de modelos em produção (APIs, batch jobs, streaming).
📈 MLOps - Monitoramento
Monitoramento de performance, drift de dados e modelos em produção.
🔄 MLOps - Retreinamento
Automação de retreinamento e atualização de modelos.
🔍 Model Explainability
Explicabilidade e interpretabilidade de modelos (SHAP, LIME).
🧪 Experimentação
A/B testing e experimentação de modelos em produção.