Vou fazer projetos de machine learning e IA

Eu entrego o código fonte completo em notebooks Jupyter (.ipynb) altamente organizados e bem comentados ou scripts Python padrão (.py), tornando muito fácil para você rodar, revisar e modificar o fluxo de trabalho.

Você vai precisar fornecer o dataset ou uma amostra limpa dos dados que quer usar. Se ainda não tiver dados, mas tiver um objetivo específico para o projeto, me envie uma mensagem primeiro pra gente discutir possíveis fontes de dados públicos.

Revisões envolvem ajustes nos parâmetros do modelo, mudança nas métricas de otimização ou pequenas alterações na lógica do código existente. Revisões não incluem trocar o dataset original por um totalmente novo no meio do serviço.

Eu faço ambos. Para dados tabulares padrão, geralmente uso algoritmos bem eficientes como Random Forest ou XGBoost. Para conjuntos de dados mais complexos que precisam de deep learning, posso criar e treinar redes neurais personalizadas usando TensorFlow e Keras.

Machine learning depende muito da qualidade dos dados. Se o desempenho inicial do modelo não estiver bom, vou usar técnicas avançadas como engenharia de features, testar algoritmos alternativos e ajustar hiperparâmetros pra extrair o máximo possível de desempenho.

De jeito nenhum. Dados do mundo real raramente são perfeitos. Limpeza e pré-processamento, como tratar valores ausentes, filtrar ruído e formatar colunas, estão totalmente incluídos em cada pacote antes mesmo de começar a treinar o modelo.