Do dado ao gráfico.
Engenheira de dados · Machine learning e visão computacional · Mestranda em Ciência da Computação (UFSM)
Dados e IA, da coleta e limpeza ao modelo e ao painel interativo.
Python, SQL e PySpark, nuvem (AWS e Google Cloud) e visão computacional. Especialista em Ciência de Dados e Big Data Analytics (UNISC) e mestranda em Ciência da Computação na UFSM, onde comparo arquiteturas MobileNet para hardware embarcado.
Também sou professora de computação e formadora de professores: esse trabalho está em ohtopico.com.br.
Projetos de dados e IA, cada um com o código e os notebooks no GitHub. Os painéis publicados estão em Infográficos.
Modelo que indica quais clientes de um varejo online devem comprar de novo em 60 dias, com ROC AUC de 0,73 e precisão de 0,70. Limpeza de 541 mil transações, segmentação RFM e comparação de 5 modelos sem vazamento de dados do futuro.
Classificador de faixa salarial com Random Forest sobre a pesquisa State of Data Brazil 2024 (5.217 respostas). Reagrupar as faixas em 3 macrofaixas elevou a acurácia de 31% para 71%, e um resultado de 99% causado por vazamento do alvo foi identificado e descartado.
Classificador de moedas do Real por foto, com dataset próprio de 186 imagens, segmentação com OpenCV e MobileNetV2 por transfer learning. Na fase 2, um coletor monta um dataset de fotos de leilões numismáticos rotuladas pelo grau de conservação.
Detecta objetos, estima a proximidade e avisa a pessoa com deficiência visual. Faz parte da pesquisa de mestrado na UFSM.
Análise temporal do clima no Rio Grande do Sul, com foco na previsão de enchentes e secas. Deu origem ao infográfico da chuva e do El Niño.
Comparação dos dados do Censo de 2010 e 2022 em municípios gaúchos. Base do painel de dados da educação no Vale do Rio Pardo.
Análises exploratórias com datasets de marketing do Kaggle.
Gera resumos automáticos de textos em português.
Para aprender
Simuladores de IA que fiz para as aulas, no site de formação: treino de rede neural, matriz de confusão, regressão linear e significância entre modelos.