O Google liberou o TabFM em 30 de junho de 2026, um modelo fundacional para dados tabulares que promete classificação e regressão sem treino. A primeira coisa que fiz foi desconfiar. Modelo fundacional em dados tabulares é a promessa que a área persegue desde sempre: substituir o gradient boosting, que domina competição e produção há mais de uma década. Em vez de aceitar os números do anúncio, montei um benchmark próprio em 10 datasets contra CatBoost, XGBoost e LightGBM, com validação estatística em cada etapa.
Introdução Definição do problema de negócio Soluções Estratégia analítica Decisões sobre a target Processamento dos Dados Dados Externos Feature Engineering Modelos Ensemble Post Processing Considerações Finais Introdução O TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo lançou uma nova competição no Kaggle onde o objetivo era desenvolver modelos para previsão de diagnóstico de síndromes respiratórias, que é um tema relacionado com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - Boa saúde e bem-estar.
Introdução Definição do problema de negócio Análise Exploratória (em R) Estrutura da base Ano da base de dados Target Machine Learning (em Python) Importar dependencias Carregar dados Modelagem Submissão Considerações Finais Introdução No final de Janeiro desde ano (2022) o TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo lançou uma competição no Kaggle para prever as notas do enem que tem relação com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - Educação de Qualidade.
Introdução Definição do problema de negócio Análise Exploratória (em R) Machine Learning (em Python) Importar dependências Stage 0: Feature Extraction com KNN Stage 1: Tuning XGBoost com Optuna Stage 2: Calcular Out-Of-Fold SHAP values Stage 3: Modelo Final com AutoGluon Conclusão Referências Introdução Em Agosto e 2021 a Porto Seguro lançou um desafio no Kaggle que consistia em estimar a propensão de aquisição de novos produtos. Tratava-se de um problema de classificação e foi bem desafiador principalmente por 2 motivos:
