Blog de Rodrigo Francisquini
Textos sobre inteligência artificial, inferência bayesiana e grafos, aplicados a problemas reais.
A inferência bayesiana transforma estimativas em distribuições, quantificando a incerteza. Isso distingue predições confiáveis de casos de alta incerteza. Com essa informação, decisões podem ser mais granulares e estratégicas. O resultado: mais assertividade usando a incerteza como vantagem.
Os Transformers transformaram a IA com o poder do multi-head attention, capaz de capturar múltiplas relações linguísticas em paralelo. Neste estudo de caso, implemento a arquitetura do zero e aplico em análise de sentimentos em português.
Em marketing digital, growth e otimização de produtos, testes A/B são tratados como instrumentos de precisão cirúrgica. Um botão azul contra um verde. Uma…
Neste artigo, você vai entender o que é atenção escalada — o mecanismo central dos Transformers. Da álgebra ao código, explico como modelos modernos aprendem a focar nas palavras certas e gerar linguagem com contexto.
Neste post, exploraremos conceitos de inferência causal utilizando dados simulados e técnicas de regressão linear para quantificar o impacto de um treinamento…
No campo do Machine Learning, é comum trabalhar com dataframes compostos por inúmeras linhas de features, que são utilizadas para treinar modelos visando…
Nos últimos tempos tenho sido bastante atingido por notícias sobre LLM-agents e como eles serão responsáveis pelo próximo grande passo das IAs. Especialmente…
