Data-Science on Fellipe Gomes

Extração de informações de imagens com IA Generativa

Fri, 27 Sep 2024 00:00:00 +0000

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.

Detecção de Linguagem Tóxica com o LLM Gemma e LangChain

Sun, 26 May 2024 00:00:00 +0000

Série: LangChain — Agentes com Python — ver índice

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.

Análise de Sentimentos com um "ChatGPT" de Código Aberto

Sat, 20 Apr 2024 00:00:00 +0000

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

Solução Final - ML Olympiad [1º lugar]

Tue, 30 May 2023 00:00:00 +0000

Introdução
Definição do problema de negócio
Soluções
Estratégia analítica
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.

Gerando arte com Inteligência Artificial

Mon, 08 Aug 2022 00:00:00 +0000

Introdução
DALL·E 2
Instruções de Uso
- Parâmetros
- Exemplos
DALL·E Mini e Stable Diffusion
- Exemplos
Opções Alternativas
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):

Solução Final - ML Olympiad [2º lugar]

Tue, 19 Apr 2022 00:00:00 +0000

Introdução
Definição do problema de negócio
Análise Exploratória (em R)
Machine Learning (em Python)
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.

Solução Final - Porto Seguro Data Challenge [3º lugar]

Mon, 01 Nov 2021 00:00:00 +0000

Introdução
Definição do problema de negócio
Análise Exploratória (em R)
Machine Learning (em Python)
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: Uma Visão Geral Para Quem Quer Começar

Mon, 24 May 2021 00:00:00 +0000

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).