In today’s data-driven world, businesses face complex challenges—from dynamic pricing to supply chain disruptions. But what if you could predict demand with precision, optimize resources efficiently, and automate high-stakes decisions? Machine Learning (ML) and Mathematical Optimization are transforming industries by turning raw data into actionable intelligence.
The variance is the classical statistical quantity used to measure the dispersion of a random variable around its mean. There are, however, other ways to measure the dispersion of a random variable.
Portfolio optimization is a fundamental problem in finance and investments, aiming to allocate assets in a way that maximizes expected returns while minimizing associated risk.
The term stylized fact refers to empirical phenomena observed across a wide variety of assets, markets and periods and consistent across them all. Therefore, stylized facts obtained are separating the common denominators between the properties observed in studies of different markets and assets.
Turing foi altamente influente no desenvolvimento da moderna ciência da computação teórica, proporcionando uma formalização dos conceitos de algoritmo e computação com a máquina de Turing.
Há algum tempo (mais especificamente 4 anos) iniciei minha jornada na carreira de dados. Meu background sempre foi de tecnologia, logo não tive tanta dificuldade em lidar com bibliotecas e linguagens de programação. No entanto, precisei efetuar uma virada de chave em certos aspectos que me fizessem evoluir na área de dados e perceber certas situações a partir de outras perspectivas. Assim, partindo da minha pouca experiencia ainda na área de dados, resolvi elencar alguns pontos que achei determinantes na minha carreira para essa virada de chave.
Uma visão rápida dos diferentes tipos de convoluções.
Uma introdução as Capsule Networks, Roteamento Dinâmico e porquê elas merecem destaque diante das convencionais CNNs.
A notação Big O é um tópico importante e sua importância universal origina-se do fato de descrever a eficiência do código escrito em qualquer linguagem de programação.
Uma intuição prática a otimização de redes neurais e processos gaussianos.
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Uma visão rápida dos diferentes tipos de convoluções.
Os primeiros passos para codificar seus próprios pipelines de dados.
Uma estratégia simples que pode mitigar riscos dos modelos em produção sem impactar negativamente usuários reais ao longo do caminho.
Uma introdução as Capsule Networks, Roteamento Dinâmico e porquê elas merecem destaque diante das convencionais CNNs.
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Uma intuição prática a otimização de redes neurais e processos gaussianos.
