Projetos 🔭

TO-DO'S:

• Sistemas de recomendação
• Aprender redes neurais (de verdade)
• NLP
• ML aplicado à geolocalização
• Detecção de fraude/Concessão de crédito
• Análise de sentimentos
• Extração de tópicos a partir de textos/feedbacks (automaticamente)
• Reconhecimento de imagens
• Match de produtos

GenerativeAI: Criando aplicações baseadas em LLMs

Repositório: https://github.com/barbosarafael/llm-course-ufba

Projeções de múltiplas séries temporais

• Objetivo: utilizar metodologias hierarquicas para projetar várias séries temporais de uma única vez
• Repositório: https://github.com/barbosarafael/multiple-time-series-forecast

Treinando Pipelines do Sklearn

• Objetivo: Treinar os pipelines do Sklearn para facilitar o fluxo da construção de modelos de Machine Learning e testar o Auto-ML do Pycaret
• Notebook de pipelines do Sklearn
• Notebook de treino do Auto-ML do Pycaret

Qual a probabilidade de ter um pedido atrasado?

• Objetivo: Estudar um pouco de variáveis relacionadas à pedidos e aplicar o modelo Light Gradient Boost Machine (LGBM) estudado anteriormente em um curso.
• Notebook 1 de entendimento de conceitos e contextos, e criação do modelo de baseline.
• Notebook 2 de aplicação e tunagem do modelo LGBM

Aplicação da Árvore de Decisão (CART)

• Objetivo: Estudar modelos de árvore e aplicação em um dataset, classificação e regressão.
• Notebook de aplicação

Prevendo o preço das casas a serem vendidas

• Objetivo: Início dos estudos em Machine Learning e Data Sciente. Aplicação de EDA e técnicas iniciais estatísticas e de Machine Learning.
• Notebook 1: Entendo o contexto e aplicação de uma baseline
• Notebook 2 de aplicação e tunagem de um modelo mais complexo

Prevendo quem irá sobreviver ou não no Titanic

• Objetivo: Início dos estudos em Machine Learning e Data Sciente. Aplicação de EDA e técnicas iniciais estatísticas e de Machine Learning.
• Notebook 1: Entendo o contexto e aplicação de uma baseline
• Notebook 2 de aplicação e tunagem de um modelo mais complexo

Análise da hashtag BelemAlagada no Twitter

• Objetivo: Estudar a API do Twitter e buscar insights e análises interessantes de report ao público.
• R Markdown: Extração dos dados e visualização de informações

Análise do dataset do COVID-19

• Objetivo: Análise exploratória simples relacionada à COVID-19 (início da pandemia)
• R Markdown: Exploração e visualização dos dados

Retirando dados do Telegram da R-Brasil

• Objetivo: Análise exploratória de dados do Telegram do grupo R-Brasil
• R Markdown: Exploração e visualização dos dados