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Marlesson Santana
Marlesson Santana

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·Feb 1, 2020

Multi-Armed Bandits: Como fazer boas escolhas

Uma introdução ao problema dos bandidos com várias armas — Introdução Considere o seguinte problema de aprendizagem: Você se depara repetidamente com uma escolha entre k diferentes opções ou ações que devem ser tomadas. Após cada escolha, você recebe uma recompensa numérica que está ligada a sua escolha e que pode influenciar suas escolhas futuras. …

Multi Armed Bandit

12 min read

Multi-Armed Bandits: Como fazer boas escolhas
Multi-Armed Bandits: Como fazer boas escolhas

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·Oct 26, 2019

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 3) — Recomendação por Similaridade

Como utilizar Embeddings para recomendar conteúdos relevantes — Outros artigos da série de Deep Learning para Sistemas de Recomendação: Deep Learning: do Conceito às Aplicações Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 2) — Filtragem Colaborativa com AutoEncoders Neste artigo iremos abordar o problema da Filtragem Baseada em…

Deep Learning

14 min read

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 3) — Recomendação por Similaridade
Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 3) — Recomendação por Similaridade

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·Jul 28, 2019

As melhores plataformas de Competição para Cientistas de Dados

Conheça plataformas como Kaggle, CodaLab e DrivenData para participar de competições de Data Science — Este texto é uma tradução livre com algumas atualizações da postagem original feita pela Parul Pandey. Top Competitive Data Science Platforms other than Kaggle The best way of learning anything is by doing.towardsdatascience.com Um agradecimento a autora por permitir a utilização do seu texto. Como ter experiência na área de Ciência de Dados?

Machine Learning

8 min read

As melhores plataformas de Competição para Cientistas de Dados
As melhores plataformas de Competição para Cientistas de Dados

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·Mar 4, 2019

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 2) — Filtragem Colaborativa com AutoEncoders

Como utilizar arquiteturas de Deep AutoEncoders para recomendar Jogos — Outros artigos da série de Deep Learning e Deep RecSys: Deep Learning: do Conceito às Aplicações Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução Neste artigo iremos abordar o problema da Recomendação de Conteúdo com Filtragem Colaborativa e como modelar uma solução utilizando uma arquitetura de Deep RecSys…

Recsys

14 min read

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 2) — Filtragem Colaborativa com AutoEncoders
Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 2) — Filtragem Colaborativa com AutoEncoders

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·Dec 6, 2018

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução

Introdução a Sistemas de Recomendação e Deep-RecSys — Esse é o primeiro artigo de uma série que iremos abordar Sistemas de Recomendação (RecSys) com Deep Learning (DL). O objetivo dessa série é demonstrar as motivações, arquiteturas e alguns códigos de Deep-RecSys que estão sendo utilizados para recomendar conteúdo. …

Recsys

11 min read

Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução
Deep Learning para Sistemas de Recomendação (Parte 1) — Introdução

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·Jul 19, 2018

Deep Learning: do Conceito às Aplicações

O que é, como surgiu e quando usar Deep Learning. — Estamos vivendo uma revolução na área de Inteligência Artificial nos últimos anos, e o principal motor dessa revolução são tecnologias baseadas em Deep Learning por vários motivos. O objetivo desse artigo é apresentar alguns conceitos em relação à tecnologia e situar o leitor sobre os principais motivos desse hype em…

Deep Learning

9 min read

Deep Learning: do Conceito às Aplicações
Deep Learning: do Conceito às Aplicações

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·May 24, 2018

Introdução ao Spark GraphX e GraphFrames

O Apache Spark é dividido em diferentes módulos, tais quais o SQL e DataFrames para trabalhar com dados estruturados, Spark Streaming que facilita a construção de aplicações com dados em streaming, a MLib destinada aos algoritmos de Machine Learning e a GraphX que é voltada para o processamento de Grafos…

Spark

6 min read

Introdução ao Spark GraphX e GraphFrames
Introdução ao Spark GraphX e GraphFrames

Sep 24, 2017

Utilizando o Scrapy do Python para monitoramento em sites de notícias (Web Crawler)

Introdução ao Scrapy do Python — Nem todo serviço ou páginas na internet disponibilizam acesso através de API para manipulação dos dados, nesses casos, uma das alternativas para coletar as informações disponíveis na web (notícias, fórum, comentários, etc) são os Web crawlers. …

Scrapy

9 min read

Utilizando o Scrapy do Python para monitoramento em sites de notícias (Web Crawler)
Utilizando o Scrapy do Python para monitoramento em sites de notícias (Web Crawler)

Sep 20, 2017

Como criar Apps e obter os tokens necessários para coletar dados do Twitter, Instagram, Linkedin e Facebook

Desenvolvedores já estão acostumados à criação de tokens em aplicações que utilizam integrações através de Web Service como os das redes sociais. Por outro lado, pessoas “normais” às vezes precisam integrar algum plugin do wordPress ou usar ferramentas de gerenciamento de redes sociais muitas vezes ficam confusas com esses passo…

Redes Sociais

7 min read

Como criar Apps e obter os tokens necessários para coletar dados do Twitter, Instagram, Linkedin e…
Como criar Apps e obter os tokens necessários para coletar dados do Twitter, Instagram, Linkedin e…

Sep 18, 2017

Monitoramento de Redes Sociais e como as empresas utilizam essas informações

Esse artigo apresenta alguns projetos de como as empresas utilizam as informações presentes nas redes sociais e o que esses projetos têm em comum. Monitoramento de marcas por análise de sentimento Monitoramento de funcionários Análise de risco de crédito O que esses projetos têm em comum? É incrível como gastamos…

Redes Sociais

8 min read

Monitoramento de Redes Sociais e como as empresas utilizam essas informações
Monitoramento de Redes Sociais e como as empresas utilizam essas informações
Marlesson Santana

Marlesson Santana

Data Scientist and Machine Learning Researcher

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