machine learning

Solução Final - ML Olympiad [1º lugar]

Confira a estratégia aplicada para esta competição

Fellipe Gomes

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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.

Solução Final - ML Olympiad [2º lugar]

Confira a estratégia aplicada para esta competição

Fellipe Gomes

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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]

Confira a estratégia aplicada para a competição de machine learning do Porto Seguro hospedada no Kaggle

Fellipe Gomes

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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:

Otimizando pipelines que envolvem dados desbalanceados

Utilizaremos o framework tidymodels para machine learning em R com o auxílio do pacote workflowsets para otimizar pipelines de dados desbalanceados

Fellipe Gomes

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A tarefa de classificação com dados desbalanceados é muito comum na vida real podendo variar desde um leve viés até um enorme desequilíbrio na distribuição da classe de interesse. Problemas mais comuns envolvem:

Ciência de Dados - Uma visão geral

Nesta apresentação tive a oportunidade de falar um pouco sobre a minha visão e cases relacionados a esta área tão extensa e incrível que é a ciência de dados!

Fellipe Gomes

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Com a elevada quantidade de dados sendo produzidos a todo instante e o poder computacional cada vez maior, a ciência de dados tem ganhado muito espaço no mercado. Isso ocorre pois suas ferramentas nos permitem descobrir soluções ocultas a partir de enormes massas de dados desorganizados combinando programação, matemática, estatística e compreensão contextual.