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- Aprendizado supervisionado (Regressão & Classificação)
- Treinamento, teste e validação de modelos
- Engenharia de features e pré-processamento de dados
- Otimização de hiperparâmetros
- Avaliação de modelos (Matriz de confusão, ROC, Precisão, RMSE, etc.)
- Pipeline de ML de ponta a ponta
- Entregáveis incluem código em Python (Jupyter Notebook) + Relatório opcional
️ Tecnologias & Ferramentas:
- Python (scikit-learn, Pandas, NumPy, matplotlib, seaborn)
- XGBoost, Floresta Aleatória, Regressão Logística/Linear, SVM, KNN
- Jupyter Notebook ou scripts em Python
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