Projetos Analise de Dados com Machine Learning

Classificação com Árvores de Decisão: O objetivo é construir um modelo que possa classificar dados em categorias pré-definidas. Por exemplo, classificar e-mails como spam ou não spam.

Regressão Linear: Nesse projeto, o objetivo é encontrar uma relação linear entre as variáveis de entrada e de saída. Pode ser aplicado para prever valores contínuos, como prever o preço de uma casa com base em seu tamanho e localização.

Clusterização com k-means: O objetivo é agrupar dados em clusters com base em suas similaridades. Por exemplo, agrupar clientes de uma empresa em diferentes segmentos de acordo com seu comportamento de compra.

Recomendação com Filtragem Colaborativa: Esse projeto envolve a criação de um sistema de recomendação personalizado com base nas preferências de um usuário e em dados históricos. Pode ser aplicado em recomendações de filmes, músicas, produtos, entre outros.

Análise de Sentimento: Nesse projeto, o objetivo é analisar textos, como avaliações de produtos ou posts em redes sociais, e determinar se o sentimento expresso é positivo, negativo ou neutro. É útil para análise de opinião de clientes e monitoramento de redes sociais.

Detecção de Anomalias: O objetivo é identificar padrões incomuns nos dados, o que pode ser útil para detectar fraudes em transações financeiras ou falhas em sistemas. Algoritmos como Isolation Forest e One-Class SVM podem ser aplicados nesse caso.

Redes Neurais Convolutivas (CNN) para Visão Computacional: Esse projeto envolve o treinamento de uma rede neural para reconhecer padrões e objetos em imagens. É útil em aplicações como detecção de objetos, classificação de imagens e reconhecimento facial.