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Proyectos

  • Modelo preditivo de precificação de carros usados

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    Este projeto faz parte do trabalho do curso de Pós graduação em Ciencia de dados e Analytics, e tem como objetivo usar análise de dados Exploratórias e técnicas de Machine Learning como Feature Selection, pipeline de dados, cross validação e otimização de hiperparâmetros para se construção de um modelo de regressão linear para precificação de veículos usados.

  • Modelo de classificação para imagens de raio-X de torax

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    Foi desenvolvido um modelo de classificação para imagens de raio-x do torax. O objetivo era identificar se os pulmões estariam comprometidos por pneumonia ou não. Foi utilizado redes neurais convolucionais usando o keras com tensor flow, e aplicadas tecnicas de data augmentation e early stopping para removendo overfitting e melhorar o desempenho do modelo. Devido ao desbalanceamento dos dados, foi utilizado F1-score para metrificar a performance e o melhor experimento conseguiu atingir 0,95…

    Foi desenvolvido um modelo de classificação para imagens de raio-x do torax. O objetivo era identificar se os pulmões estariam comprometidos por pneumonia ou não. Foi utilizado redes neurais convolucionais usando o keras com tensor flow, e aplicadas tecnicas de data augmentation e early stopping para removendo overfitting e melhorar o desempenho do modelo. Devido ao desbalanceamento dos dados, foi utilizado F1-score para metrificar a performance e o melhor experimento conseguiu atingir 0,95 nesta métrica, além de 0,96 no recall e precisão de 0,94.

  • de apoio a Vendas

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    Foram criados dois paineis para apoiar o time de vendas e marketing usando Power BI, um para análise de faturamento e outro para demanda. Mais detalhes da escolha de cada visualização de dados são discutidos no Ree do projeto.

  • Análise para modelo de classificação de doença cardíaca

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    O objetivo deste trabalho consiste em realizar análises descritiva e exploratória para embasar a construção de um modelo de classificação de doença cardíaca em pacientes através de aprendizado supervisionado. Este projeto foi desenvolvido como um trabalho da disciplina de Análise de dados da Pós Graduação.

  • Predicting genuine and forged banknotes

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    This project consists of a model to predict genuine or forged banknotes. The unsupervised machine learning techniques were used and the accuracy found was 87.82% which could be considered a good result. The technologies used include Jupiter Notebooks, sci-kit learn, and Matplotlib to make some visualizations.

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  • Customer churn prediction - Udacity Nanodegree

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    In this project, a scalable customer churn prediction model was developed, which could tell, through the access records of a customer in the system, if he had a likelihood of canceling the subscription to the streaming service. The project essentially shows exploratory data analysis for building features for the learning model, as well as building and training the model. Among the technologies used are PySpark, Sci-kit learn, Pandas, and Matplotlib. For model training, Logistic Regression…

    In this project, a scalable customer churn prediction model was developed, which could tell, through the access records of a customer in the system, if he had a likelihood of canceling the subscription to the streaming service. The project essentially shows exploratory data analysis for building features for the learning model, as well as building and training the model. Among the technologies used are PySpark, Sci-kit learn, Pandas, and Matplotlib. For model training, Logistic Regression, Random Forest, and Gradient-Boosted Trees algorithms were tested.

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