Muitas vezes o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina pode ser uma tarefa complexa, haja visto que envolve várias etapas: seleção de modelo, otimização de métricas, versionamento, implantação do modelo etc. Assim, nasceu o MLflow, uma plataforma de código aberta para gerenciar o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina de ponta a ponta.

Imagem 1 - Recursos do MLflow (fonte: https://mlflow.org/)

1. Introdução

MLOps (Machine Learning Operations) é um dos termos mais em alta quando falamos de projetos que envolvem ciência de dados no mundo corporativo. …


A análise e modelagem de séries temporais são utilizadas em vários cenários do mundo real, como mercado financeiro, observações do tempo, previsão de vendas etc. As séries temporais são compostas por componentes estocásticas e determinísticas. Quando separamos essas componentes, conseguimos modelar cada componente individualmente, assim, podemos obter um modelo híbrido de maior acurácia.

Fonte: https://unsplash.com/photos/IrRbSND5EUc
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1. Introdução

O estudo de séries temporais tem uma linha de pesquisa muito difundida. A análise e a modelagem têm sido exploradas para compreender as relações entre as sequência de observações obtidas ao longo do tempo. …


As grandes descobertas dos cientistas de dados estão em uma boa análise do espaço de dados. Nesta etapa, fazemos o pré-processamento dos nossos dados, momento onde queremos preparar, organizar e estruturar o nosso dataset. Assim, a estatística auxilia muito nessa etapa por meio de gráficos e medidas que representam e caracterizam o conjunto de dados. Uma das medidas de tendência central mais famosas é a MÉDIA. Medida que é determinada pelo somatório dos números dados pela quantidade de números somados

Mas como podemos usar essa medida na prática?!

Eu usei a linguagem R para me auxiliar na explicação. Eu criei…

Ricardo Junior

Estudante de Engenharia de Computação da Universidade do Ceará(UFC). Atualmente, trabalhando como cientista de dados e produzindo conteúdo para a comunidade.

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