random forest

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

12 minute read

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:

Prevendo a qualidade do sono utilizando Machine Learning

Utilizaremos dados reais coletados pelo celular para gerar previsões a partir de uma pequena base de dados com target desbalanceada

Fellipe Gomes

37 minute read

Sim, exatamente! Neste post analisaremos dados de um tracking que venho fazendo desde 2017 com informações relacionadas à um sono de qualidade.

Um estudo sobre modelos de aprendizagem baseados em árvores com desafio do Kaggle

Um estudo aplicado de modelos de aprendizagem baseados em árvores utilizando a base de dados do Kaggle para prever o preço final de casas residenciais em Ames, Iowa, utilizando uma variedade de aspectos

Fellipe Gomes

30 minute read

Segundo o Wikipédia: “Kaggle é a maior comunidade mundial de cientistas de dados e machine learning.” Aprendo muito estudando as resoluções de alguns competidores pois lá é possível conferir tanto as metodologias utilizadas pelos competidores quando os códigos e é notável o cuidado dos participantes para que seja possível a reprodutibilidade dos resultados, o que pode impulsionar o aprendizado.