ML Executive Labaprenda fazendo, decida pensando.
Um percurso guiado para gestores e executivos compreenderem, na prática, os fundamentos do Machine Learning — sem fórmulas, sem código, sem jargão desnecessário. Você toma decisões, observa consequências e desenvolve intuição para conversar com times técnicos com mais autoridade.
- 3
- trilhas pedagógicas
- 6+
- simulações guiadas
- ∞
- cenários gerados
Escolha como deseja explorar o aprendizado de máquina.
Capítulo IParadigmaAprendizado Supervisionado
Quando temos exemplos rotulados — e queremos prever ou classificar
O modelo aprende observando pares de pergunta e resposta. Aqui você vai conduzir duas situações: classificar clientes em risco e estimar uma variável contínua.
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Capítulo IIParadigmaAprendizado Não Supervisionado
Quando não há rótulos — e queremos descobrir padrões escondidos
Sem respostas prontas, o modelo procura grupos naturais nos dados. Você guiará uma segmentação de clientes com cenários organizacionais reais.
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Capítulo IIIParadigmaAprendizado por Reforço
Quando o aprendizado vem de tentativa, erro, recompensa e penalidade
Um agente toma decisões em um ambiente. A cada escolha, ganha recompensas ou penalidades. Você verá esse aprendizado emergir diante dos seus olhos.
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Cada simulação é uma jornada de seis movimentos.
by Andre Barcaui
- I
Apresentação do desafio
Você lê um contexto de negócio plausível. O Guia explica por que aquele problema importa.
- II
Exploração dos dados
Visualizações iniciais revelam padrões, correlações e possíveis anomalias.
- III
Preparação e limpeza
Você decide o que fazer com dados ausentes, outliers e variáveis pouco úteis.
- IV
Treinamento do modelo
Escolhe um algoritmo amigável e ajusta poucos parâmetros — sem matemática.
- V
Avaliação dos resultados
Métricas são traduzidas em interpretações executivas, com prós e contras.
- VI
Rodada de melhoria
Volta etapas, refina decisões e compara o que produziu mais valor.