Machine Learning

Modelos de Machine Learning de Clusterização

Descrição:

Projeto destinado a criação, teste e avaliação de um exemplo didático de modelo de Machine Learning de clusterização, utilizando dados de  consumidores de energia elétrica de uma determinada fornecedora de energia. Nesse projeto, o foco foi a utilização do algoritmo KMeans, mas também foram utilizados, para fins de comparação, os algoritmos AgglomerativeClustering, DBSCAN e Gaussian Mixture Model (GMM).

Tecnologias Utilizadas:

Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

Para ir para a página com detalhes sobre o projeto clique aqui.

Modelos de Machine Learning usando SVM 

Descrição:

Projeto destinado a criação, teste e avaliação de exemplos de modelos SVM (Support Vector Machine) que poderão ser utilizados para prever a efetivação de compras em varejos online. Projeto didático, que aborda as fases de carregamento, limpeza e análise de dados, além da construção de modelos de Machine Learning com o algoritmo SVM com diferentes tipos de kernel para efeito de comparação.

Tecnologias Utilizadas:

Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

Para ir para a página com detalhes sobre o projeto clique aqui.

Modelo de Machine Learning utilizando Random Forest

Descrição:

Projeto destinado a criação, treinamento e avaliação de um modelo de machine learning utilizando o algoritmo Random Forest para a classificação de clientes com maior propensão de cometer fraude em contratos de empréstimo bancário.

Tecnologias Utilizadas:

Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn

Para ir para a página com detalhes sobre o projeto clique aqui.