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Machine Learning, FLUXO DE TRABALHO - Coggle Diagram
Machine Learning
Pipeline
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Implantar & monitorar
drift, performance, fairness).
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Dados & Features
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Qualidade > quantidade
consistência, cobertura (pouco missing), representatividade.
Engenharia de features
Numéricas:
razões, log-transform, lags/rolling (séries temporais).
Categóricas
one-hot, target encoding, ordinal encoding.
Datas
ano/mês/dia, sazonalidade, recência, “tempo desde o evento”.
Texto
contagem de palavras, TF-IDF, embeddings (word2vec/BERT).
Domínio
(ex. crédito): taxas de utilização, número de atrasos, recência de inadimplência, razão dívida/renda, estabilidade laboral.
O que é ML
Aprender padrões a partir de dados para prever algo (número, classe, probabilidade) ou agrupar/descobrir estruturas — sem regras fixas programadas.
FLUXO DE TRABALHO
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ré-processamento (limpeza, normalização, encoding)
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Otimização de hiperparâmetros (GridSearch, Random, Bayesian)
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