NENHUM IA SERÁ USADA NOS SEUS CÓDIGOS
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A seguir, uma lista de algoritmos e técnicas com os quais trabalhei em python e R.
- Aprendizado Supervisionado Regressão Linear/Logística, SVM, Árvores de Decisão, Floresta Aleatória, XGBoost, LightGBM, CatBoost
- Aprendizado Não Supervisionado k-Means, DBSCAN, PCA, Agrupamento Hierárquico, t-SNE, UMAP
- Deep Learning CNN, RNN, LSTM, GRU, Transformers, Autoencoders, GANs, YOLO, Vision Transformers (ViTs)
- Previsão de Séries Temporais ARIMA, SARIMA, Prophet, LSTM, XGBoost, previsão baseada em FFT
- Processamento de Linguagem Natural TF-IDF, Word2Vec, FastText, BERT, modelos baseados em GPT, Reconhecimento de Entidades Nomeadas, Modelagem de Tópicos (LDA, LSA)
- Aprendizado por Reforço Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), A3C
- Big Data & Cloud PySpark, AWS Sagemaker, Google Colab, Databricks
- Ciência de Dados & Análise Engenharia de Features, Detecção de Outliers, Análise Estatística, Teste A/B, Teste de Hipóteses
- Visão Computacional OpenCV, Segmentação de Imagens (U-Net, Mask R-CNN), Detecção de Objetos (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
- Visualização de Dados Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI, Tableau
- Edição LaTeX / Revisão Acadêmica
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