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Vou construir modelos de machine learning personalizados
Cientista de Dados e Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Eu desenvolvo soluções de IA e aprendizado de máquina orientadas por dados que ajudam empresas a tomar decisões mais inteligentes, melhorar a eficiência operacional e impulsionar um crescimento susten...
Sobre este Serviço
Eu crio soluções personalizadas de aprendizado de máquina que transformam dados de negócios em previsões confiáveis, insights acionáveis e ferramentas de suporte à decisão.
Desenvolvo modelos de aprendizado de máquina para aplicações empresariais, incluindo classificação, regressão, previsão, análise de clientes, detecção de fraude e modelagem preditiva.
Meus serviços podem incluir:
- Análise e pré-processamento de dados
- Engenharia de features e seleção de variáveis
- Desenvolvimento de modelos de classificação ou regressão
- Comparação de modelos e otimização de hiperparâmetros
- Validação cruzada e análise de erro
- Análise de SHAP e importância de features
- Avaliação de desempenho voltada para negócios
- APIs de previsão e configuração de Docker
- Dashboards interativos e estruturas de monitoramento
- Código fonte completo e documentação
Não avalio modelos apenas pela precisão. Métricas como precisão, recall, F1-score, ROC-AUC, PR-AUC, MAE, RMSE, MAPE e R² são escolhidas de acordo com o problema de negócio e o custo dos erros de previsão.
Por favor, entre em contato comigo antes de fazer o pedido quando o projeto envolver múltiplos conjuntos de dados, dados não estruturados, coleta de dados, implantação de modelos, infraestrutura de grande escala ou agentes de IA personalizados.
Perguntas frequentes
Tradução automática
Com que tipos de problemas de aprendizado de máquina você trabalha?
Trabalho com problemas de classificação e regressão, incluindo previsão de churn, pontuação de leads, previsão de conversão, detecção de fraude, classificação de risco, previsão de preços, previsão de valor do cliente e outros casos de uso de análise preditiva.
Quais dados preciso fornecer?
Você deve fornecer um CSV, Excel, Parquet, JSON, exportação SQL ou uma amostra de banco de dados contendo as variáveis necessárias para a análise. Uma descrição das colunas e o objetivo de negócio são altamente recomendados.
Você pode garantir uma pontuação de acurácia específica?
Nenhum cientista de dados confiável pode garantir uma pontuação de desempenho antes de analisar os dados. O desempenho do modelo depende da qualidade dos dados, definição do alvo, tamanho da amostra, equilíbrio de classes, disponibilidade de sinal e a natureza do problema.
Você trabalha com problemas de classificação desequilibrada?
Sim. Dependendo do problema, posso usar ponderação de classes, otimização de limiar, reamostragem, análise de precisão-recall, calibração ou outras técnicas apropriadas.
Quais algoritmos podem ser usados?
Algoritmos possíveis incluem regressão logística, regressão linear, floresta aleatória, boosting de gradiente, XGBoost, LightGBM, CatBoost, máquinas de vetor de suporte, redes neurais e métodos de ensemble. A escolha final depende dos dados e do objetivo de negócio.
O código-fonte está incluído?
Sim. Todos os pacotes incluem o notebook relevante ou código Python. O Standard e o Premium incluem uma estrutura de projeto mais organizada e reutilizável.
A implantação na nuvem está incluída?
O Premium inclui uma API pronta para implantação e configuração de Docker. A implantação na AWS, Azure, Google Cloud, VPS ou outro ambiente é adquirida separadamente, pois os requisitos de infraestrutura variam.
O pacote Premium inclui monitoramento contínuo?
Inclui a estrutura de monitoramento, métricas, dashboard e configuração de detecção de drift. Operação contínua, manutenção de infraestrutura, alertas e monitoramento recorrente requerem um serviço separado.
Você constrói agentes de IA e sistemas RAG?
Sim. Agentes de IA, pipelines RAG, integrações com LLM, sistemas de chamada de ferramentas, automação de workflows e soluções relacionadas são tratadas por meio de ofertas personalizadas.
Meus dados permanecerão confidenciais?
Sim. Dados do cliente e informações do projeto são tratados como confidenciais. Um NDA também pode ser revisado quando necessário.
