Explore alguns dos meus principais projetos e descubra como aplico Inteligência Artificial para transformar dados em insights estratégicos, otimizar processos e gerar valor real para empresas e pessoas.
Aqui você encontra as respostas para as principais dúvidas sobre meu trabalho como Engenheiro de IA. Ainda ficou alguma pergunta? Terei prazer em responder — é só me chamar abaixo!
Machine Learning é um subcampo da IA que permite aos sistemas aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com mínima intervenção humana. Eu o aplico na construção de modelos preditivos (regressão, classificação), sistemas de recomendação e detecção de anomalias, utilizando algoritmos como Random Forest, SVM e redes neurais.
Tenho experiência em Deep Learning para tarefas complexas como visão computacional (CNNs para classificação/detecção de objetos) e processamento de linguagem natural (RNNs, LSTMs, Transformers para análise de sentimento e chatbots). Utilizo principalmente TensorFlow e PyTorch, além de Keras para prototipagem rápida.
O pré-processamento é crucial. Minha abordagem inclui limpeza de dados (tratamento de valores ausentes, outliers), normalização/padronização, codificação de variáveis categóricas e engenharia de features para criar novas variáveis que melhoram o desempenho do modelo. Ferramentas como Pandas e Scikit-learn são essenciais nesse processo.
Python é a linguagem principal devido ao seu vasto ecossistema de bibliotecas (NumPy, SciPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Também tenho familiaridade com SQL para manipulação de bancos de dados.
Para implantação, utilizo ferramentas como Docker para conteinerização e Kubernetes para orquestração, garantindo que os modelos sejam portáteis e escaláveis. Para monitoramento, integro soluções que acompanham o desempenho do modelo em produção e detectam desvios de dados ou degradação de performance.
Minha experiência em MLOps envolve a automação do ciclo de vida do Machine Learning, desde a experimentação e treinamento até a implantação e monitoramento. Isso inclui versionamento de código e modelos (Git, DVC), CI/CD para modelos e infraestrutura, e pipelines de dados e modelos para garantir reprodutibilidade e eficiência.
A ética em IA é fundamental. Eu me preocupo com a explicabilidade (XAI) dos modelos, a mitigação de vieses nos dados e algoritmos, e a garantia de privacidade e segurança dos dados. Busco sempre desenvolver soluções justas, transparentes e responsáveis, alinhadas aos princípios de IA ética.
Tem dúvidas? Eu tenho as respostas! Aqui, você encontrará informações claras e concisas sobre meus serviços, processos e o que esperar ao trabalhar comigo. Se precisar de mais detalhes, entre em contato via email ou pelas minhas redes abaixo, sinta-se à vontade!
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