Caso de Uso de IA Generativa: Extração de Informações de Imagens com o Modelo Llava GenAI refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar conteúdo novo e criativo a partir de dados de entrada. Seu uso está revolucionando a maneira como processamos dados não estruturados, como imagens, áudios, textos, vídeos, etc. Trabalhar com modelos pré-treinados (i.e., que já foram treinados com grandes conjuntos de dados) e adaptá-los para necessidades específicas tem sido um divisor de águas.
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Análise de Sentimentos com Llama2 → Detecção de Linguagem Tóxica com Gemma Equipe Multiagente para Bitcoin Agente para Ligações de Telemarketing LLM Local com Qwen sem APIs Caso de Uso de IA Generativa: Detecção de Linguagem Tóxica em Mídias Sociais Neste post, realizaremos a tarefa de detecção de linguagem tóxica em mídias sociais usando o modelo Gemma de IA generativa do Google com o framework LangChain. Vamos explorar como o texto de entrada afeta a saída do modelo e faremos alguma engenharia de prompts para direcioná-lo à tarefa necessária.
TL;DR
O modelo Llama2-7b-chat-hf foi executado localmente via Hugging Face Transformers para classificar textos como positivos, negativos ou neutros, sem custo de API. A abordagem foi avaliada contra o VADER (léxico clássico de análise de sentimentos) em um conjunto de avaliações de filmes em inglês, usando acurácia como métrica. O Llama2 superou o VADER na captura de ironia e contexto, mas com latência significativamente maior — evidenciando o trade-off entre profundidade semântica e velocidade de inferência. Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice
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 DALL·E 2 Instruções de Uso Parâmetros Exemplos DALL·E Mini e Stable Diffusion Exemplos Opções Alternativas VQGAN+CLIP Mais Parâmetros Mais Exemplos Discussão Filosófica Conclusão Referências Introdução Você já deve ter ouvido falar sobre uma inteligência artificial que gera artes super-realistas a partir de textos e imagens. Hoje em dia já existem algumas opções como DALL·E 2 (da OpenAI/Google) e a Make-A-Scene (da Meta), e essas ferramentas são capazes de gerar versões e estilos diferentes de uma dada imagem ou ainda criar uma imagem com apenas uma breve descrição do resultado desejado. As imagens podem ser tão aleatórias quanto um “gato de óculos e uma coroa” (em homenagem ao dia dos gatos):
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:
Ciência de dados é a área que combina programação, matemática, estatística e conhecimento de contexto para extrair soluções escondidas em grandes massas de dados desorganizados. Com a quantidade de dados produzida a cada instante e o poder computacional cada vez mais barato, ela ganhou um espaço enorme no mercado. Para ter ideia da escala, projeta-se que, até 2025, o mundo gere cerca de 175 zettabytes de dados por ano (IDC, Data Age 2025).
