Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta
1. Circunstância (O Desafio no Mundo Real)
A maior parte do valor financeiro gerado por inteligência artificial em bancos, empresas de varejo e saúde não vem de LLMs gigantescos, mas de modelos preditivos clássicos aplicados sobre dados tabulares e relacionais.
2. Fundamentos & Conceito Central (Estudos)
1. Algoritmos Clássicos de Machine Learning
O espectro de algoritmos supervisionados:
- Modelos Lineares: Regressão Linear, Regressão Logística e regularizações L1 (Lasso) e L2 (Ridge) para controle de overfitting;
- Árvores de Decisão e Ensembles: Random Forest (bagging de árvores não-correlacionadas) para redução de variância;
- Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost): Construção sequencial de árvores onde cada nova árvore corrige os resíduos de erro da árvore anterior, liderando os benchmarks em dados tabulares.
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