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Este serviço foca em construir modelos de machine learning de alto desempenho para conjuntos de dados de séries temporais e sensores. Eu projeto e implemento modelos LSTM, GRU e Transformer com técnicas avançadas de engenharia de features, como FFT (transformação de frequência) e extração de features estatísticas. O objetivo é entregar resultados precisos de classificação, previsão ou detecção de anomalias, personalizados para o seu conjunto de dados.
Pacotes:
Linguagem de programação:
Python
•
SQL
Ferramentas:
caderno Jupyter
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opencv
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fluxo tensor
•
Excel
•
Colab
Frameworks:
Scikit-learn
•
fluxo tensor