Machine Learning Aplicado a Negócios

ML além do hype

Machine Learning resolve problemas de previsão, classificação e recomendação quando há dados históricos suficientes.

Casos práticos

Churn prediction, precificação dinâmica, detecção de fraude e manutenção preditiva geram ROI comprovado.

Pipeline de dados

Coleta, limpeza, feature engineering e treinamento — 80% do trabalho está nos dados, não no modelo.

MLOps

Versionamento de modelos, monitoramento de drift e retreinamento automático mantêm acurácia ao longo do tempo.

Comece pequeno

Um modelo bem implementado em um processo vale mais que dez POCs abandonadas.