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Especializado em Chatbots de IA agenticos, Pipelines avançados de RAG e sistemas Full-Stack de escala empresarial.
Quer ir além de wr...
Sobre este Serviço
TRANSFORME A RETENÇÃO DO SEU NEGÓCIO COM IA PREDITIVA DE RECEITA
O churn de clientes mata o crescimento. Se você esperar pelas cancelamentos, já está tarde. Você precisa de um pipeline automatizado de Machine Learning que prevê exatamente quais usuários estão em risco semanas antes de saírem.
Como um desenvolvedor de software experiente, crio análises preditivas de ponta a ponta, adaptadas à sua estrutura de dados (Telecom, SaaS, FinTech, E-commerce). Entrego pipelines prontos para empresas que transformam telemetria bruta de usuários em estratégias de retenção acionáveis.
O QUE EU CONSTRUIR PARA VOCÊ:
* Engenharia de Dados Avançada: Pipelines que lidam com campos ausentes e variáveis de alta cardinalidade.
* Correção de Desequilíbrio (SMOTE): Oversampling sintético para lidar com conjuntos de dados de churn escassos, sem viés de falsos positivos.
* Avaliação Multi-Algorítmica: Treinamento com XGBoost, LightGBM e Florestas Aleatórias, além de redes de Deep Learning.
* Ajuste de Hiperparâmetros: Otimização Bayesiana/Grade para maximizar Precisão, Recall e F1-Scores.
* Implantação de Dashboard: Aplicativos web interativos exibindo scorecards de risco dinâmicos e mapas de features.
Especialidade:
Classificação
•
Churn
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
APIs:
IA de Visão Computacional da Microsoft
Ferramentas:
caderno Jupyter
•
fluxo tensor
•
Excel
Perguntas frequentes
Tradução automática
Que tipo de dado preciso fornecer para começar?
Para uma precisão ótima do modelo, é necessário um conjunto de dados históricos (CSV, Excel ou dump SQL) contendo atributos de comportamento do cliente. Geralmente inclui características como tempo de assinatura, frequência de uso, tipo de contrato e uma flag histórica indicando se o cliente permaneceu ou não.
Por que você enfatiza o oversampling SMOTE no desenvolvimento do seu pipeline?
Em quase todas as indústrias reais, o número de usuários que fazem churn é muito menor do que o número de usuários que permanecem (desequilíbrio de classes)
