Vou fazer treinamento de modelos de ML e DL, pesquisa e auxílio em tese

1. Coleta e preparação de dados personalizados

• Aquisição de dados direcionada: raspagem automatizada, integração via API ou aquisição ética dos dados específicos necessários para seu projeto.
• Limpeza e pré-processamento de dados: tratamento de valores ausentes, redução de ruído e formatação dos dados para estarem prontos para o modelo.
• Engenharia de features avançada: criação de novas features preditivas para maximizar a precisão e o desempenho do modelo.

2. Treinamento e otimização de modelos

• Seleção de algoritmo: escolha do melhor modelo para seu problema (por exemplo, Random Forest para simplicidade ou CNN/RNN para dados visuais/sequenciais).
• Pipeline de treinamento personalizado: treinamento de modelos usando Python (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) com foco em eficiência e precisão.
• Otimização de hiperparâmetros: técnicas rigorosas de otimização (Grid Search, métodos bayesianos) para alcançar desempenho de ponta.

3. Implementação completa de projeto de ML/DL

• Desenvolvimento de prova de conceito (PoC):
• Documentação do código:
• Avaliação do modelo:

Minha stack técnica principal:

• Frameworks: TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn
• Linguagens: Python
• Ferramentas: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, OpenCV