Machine learning:

  • IA Generativa vs. Machine Learning Clássico: Qual Resolve Mais Problemas e Gera Mais Valor para Empresas?

    A IA generativa está em alta, mas o Machine Learning clássico continua a entregar valor tangível. Analisamos qual dessas abordagens é mais eficaz na resolução de problemas empresariais e na geração de retorno financeiro.
  • O uso da Estatística no Mercado Financeiro 

    O uso da estatística no mercado financeiro desempenha um papel fundamental na análise e tomada de decisões embasadas. As finanças quantitativas aplicam princípios estatísticos avançados para compreender e prever o comportamento dos ativos financeiros, identificar oportunidades de investimento e gerenciar riscos de forma eficiente.
  • PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS VIA APRENDIZADO DE MÁQUINA EM ECOMMERCE DE GRANDE ESCALA UTILIZANDO TRANSFERÊNCIA DE APRENDIZADO E BOOSTRAP NÃO PARAMÉTRICO

    A Olist, uma plataforma brasileira que conecta vendedores a múltiplos marketplaces, enfrenta desafios únicos de previsão devido à diversidade de SKUs que gerencia. A singularidade de cada SKU requer um sistema robusto de previsão adaptado a padrões de demanda variados, conforme descrito por Croston (2005): smooth, intermitente, errática e lumpy.
  • Machine learning – Na identificação do câncer de mama

    O câncer de mama é uma das doenças mais prevalentes e impactantes em todo o mundo, afetando principalmente as mulheres, mas também pode afetar os homens. É uma condição na qual as células do tecido mamário se multiplicam de forma descontrolada, formando um tumor maligno. Trata-se de um problema de saúde pública significativo, com sérias implicações para a qualidade de vida e a mortalidade das pessoas afetadas. Este tipo de câncer é caracterizado por vários fatores, como o local de origem nas glândulas mamárias, a capacidade de se espalhar para outras partes do corpo, a diversidade de tipos histológicos e o potencial para diagnóstico precoce.  
  • Modelos de Classificação nos Negócios: Uma Introdução à Tomada de Decisões Estratégicas

    Nos dias de hoje, a quantidade de dados disponíveis é impressionante. E o valor real desses dados se traduz na capacidade de extrair insights e tomar decisões estratégicas a partir deles. Entre as ferramentas utilizadas para este propósito, os modelos de classificação se destacam. Neste artigo, exploraremos como eles são definidos, alguns modelos populares e, o mais importante, como aplicá-los estrategicamente nos negócios.
  • O que faz um profissional de Business Analytics?

    Se você trabalha ou gostaria de trabalhar com tecnologia, já deve ter escutado falar sobre a carreira de Business Analytics. Mas o que faz esse profissional?
  • Pacote Quantmod – Trabalhando com dados financeiros no R

    Hoje vamos apresentar o pacote Quantmod (Quantitative Financial Modelling & Trading Framework for R) ,que permite a importação, produção de gráficos e análises e modelagem de séries temporais de dados financeiros. O pacote obtém dados diretamente de várias fontes, como o Google Finance, Yahoo Finance, Banco Central do Brasil e fontes internacionais, além dos dados, o quantmod oferece diversas funções para análise técnica e estatística, como o cálculo de retornos, médias móveis e indicadores técnicos. Vamos para a prática?
  • O que está guiando seus retornos? Alfa ou beta?

    Ao investir no mercado de ações, é essencial entender os conceitos de alfa e beta e como eles podem influenciar nas suas escolhas de portfólio. O alfa e o coeficiente beta são duas métricas amplamente utilizadas para medir o desempenho e risco de investimentos em ações. Embora ambos estejam relacionados aos retornos, eles refletem diferentes aspectos e podem ser úteis para diferentes propósitos.
  • Quem é o prof. Thiago Marques?

    Thiago Marques é um Estatístico certificado pela ENCE/IBGE e possui uma sólida formação acadêmica. Ele é Bacharel em Estatística pela ENCE/IBGE desde 2014, onde adquiriu uma base sólida nos princípios fundamentais dessa ciência tão fascinante. Sua trajetória profissional é marcada por um constante desenvolvimento e conquistas notáveis.
  • Redes Neurais Artificiais – Fundamentos Básicos

    A inteligência artificial está bastante presente em nosso cotidiano, e com certeza pode nos ajudar com a criação de ambientes de ensino e aprendizagem personalizados, permitindo que plataformas interativas e tutores inteligentes possam guiar os estudantes em sua jornada de desenvolvimento. Assim, o uso da inteligência artificial como ferramenta de aplicação de estratégias de aprendizado pode ter um relevante papel na nova educação e na escola de modo mais amplo. De modo geral, esses sistemas são produzidos por programação e disponibilizam conteúdos que passam antes por uma curadoria. Ao interagir com a plataforma, os estudantes têm acesso a esses conteúdos e podem interagir na própria plataforma. Neste artigo, vamos introduzir os conceitos iniciais de Redes Neurais Artificiais que é uma subárea da Inteligência Artificial.