Categoria:Machine Learning

Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estrategias Avancadas
Data Science Guia Definitivo Machine Learning

Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estratégias Avançadas

Enquanto a imputação univariada (que vimos na Parte 3 deste guia) “preenche” os dados, a imputação multivariada tenta “prever” os valores ausentes de forma mais inteligente, utilizando as relações entre as variáveis. Esta abordagem é fundamentalmente mais robusta, especialmente em cenários MAR. Mas, como a imputação multivariada é mais avançada, ela também pode trazer um pouco mais de complexidade em muitos casos. Vejamos as principais técnicas nessa categoria.

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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estrategias Fundamentais
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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Estratégias Fundamentais

As Estratégias Fundamentais são as abordagens mais diretas e comuns para lidar com valores ausentes. Embora sua simplicidade seja atraente, elas vêm com suposições fortes e desvantagens significativas que devem ser cuidadosamente consideradas. Aproveite este incrível guia agora com a Parte 3.

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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Os Tres Mecanismos de Ausencia de Dados
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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Os Três Mecanismos de Ausência de Dados

A decisão mais importante no tratamento de dados ausentes não é qual algoritmo ou técnica usar, mas sim qual suposição fazer sobre por que os dados estão faltando. A teoria estatística classifica a ausência de dados em três mecanismos. Entender essa taxonomia é a base para qualquer abordagem metodologicamente sólida.

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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science - Anatomia dos Valores Ausentes
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Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science – Anatomia dos Valores Ausentes

Este guia definitivo foi elaborado para ser seu recurso completo sobre o o tratamento de valores ausentes. Iremos além das soluções rápidas e mergulharemos fundo na teoria estatística que governa a ausência de dados. Em seguida, traduziremos essa teoria em estratégias práticas. Ao final deste guia, você estará equipado não apenas para aplicar técnicas de tratamento, mas para justificar suas escolhas, compreendendo os trade-offs e tomando decisões informadas que fortalecem a robustez e a confiabilidade de seus projetos.

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10 Aplicacoes de Machine Learning em Supply Chain
Data Science Machine Learning

10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain

Que Machine Learning está revolucionando o mundo como conhecemos e automatizando as mais variadas tarefas nos mais variados setores, já não é novidade para ninguém. Mas uma área vem colhendo cada vez mais benefícios de aplicações baseadas em Machine Learning: Supply Chain (ou Cadeia de Suprimentos). Neste artigo, vamos listar 10 Aplicações de Machine Learning em Supply Chain.

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Modelos Deterministicos e Estocasticos em IA - Parte 1
Inteligência Artificial Machine Learning

Modelos Determinísticos e Estocásticos em IA – Entendendo Diferenças e Riscos dos LLMs – Parte 1

Em Inteligência Artificial (IA), os modelos podem ser divididos em duas categorias fundamentais quanto ao seu comportamento: determinísticos e estocásticos. Esses termos se referem à presença (ou ausência) de aleatoriedade nas respostas geradas. De forma simples e didática: Um modelo determinístico produz sempre o mesmo resultado dadas as mesmas condições, enquanto um modelo estocástico envolve elementos probabilísticos e pode gerar resultados diferentes mesmo sob condições idênticas.

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Por Que a Linguagem Python e Tao Popular em Machine Learning e Inteligencia Artificial
Inteligência Artificial Linguagem Python Machine Learning

Por Que a Linguagem Python é Tão Popular em Machine Learning e Inteligência Artificial?

A Linguagem Python se tornou o padrão para o aprendizado de máquina aplicado. Atualmente, existem mais vagas de trabalho para Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning que conhecem Python do que para todos as outras linguagens combinadas. E Por Que a Linguagem Python é Tão Popular em Machine Learning e Inteligência Artificial?

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Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning
Carreira Data Science Engenheiro de Machine Learning Machine Learning

Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning?

A posição em si não especifica realmente os papéis individuais, que podem variar de empresa para empresa. Mas neste artigo, vamos colocar alguma luz sobre o assunto e compreender Qual a Diferença Entre Cientista de Dados e Engenheiro de Machine Learning.

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