Eu farei projetos de aprendizado de máquina

Eu desenvolvo soluções de machine learning usando Python, Scikit-learn, XGBoost e técnicas de aprendizagem supervisionada e por reforço, incluindo classificação, regressão, engenharia de features, otimização de modelos e avaliação. Estou entrando no quinto e último ano do meu curso de Engenharia em Inteligência Artificial, com duração de cinco anos. Meu projeto de análise de tênis usa XGBoost para estimar probabilidades de vitória de pontos a partir de dados de jogo foto a foto, avaliados em mais de 700.000 golpes de 970 partidas. Também desenvolvi uma simulação de Q-Learning para ansiedade de separação em cães, onde um agente aprende uma política comportamental por meio de recompensas, exploração e interações repetidas. Esses projetos demonstram experiência prática com modelagem preditiva e tomada de decisão sequencial.