Criação e Manutenção de Ferramentas Internas para Equipes de DS/ML: Lições Aprendidas
Lições aprendidas sobre como criar e manter ferramentas inner-sourced, com foco em casos de uso de ciência de dados e aprendizado de máquina.
Removendo Riscos de Projetos de Aprendizado de Máquina (ML) em Tempo Real: Resolvendo Modos de Falha Comuns
Nesta postagem, listaremos práticas para reduzir consideravelmente o risco de falhas em projetos de aprendizado de máquina em tempo real.
Como lidar com Distorção entre Treinamento e Exibição em Modelos de Aprendizado de Máquina (ML) em tempo real: Um Breve Guia
Um breve guia explicando como evitar e minimizar os impactos da distorção entre treinamento e exibição em modelos de aprendizado de máquina (ML) em tempo real.
Como conduzimos um Clube de Leitura Científica de Ciência de Dados no Nubank desde 2019
Aqui estão algumas das lições que aprendemos ao longo do caminho.
Retreinamento automático para modelos de aprendizado de máquina: dicas e lições aprendidas
Nesta postagem, vamos falar sobre algumas das lições que aprendemos ao longo desses últimos anos que passamos retreinando modelos de maneira automática no Nubank.
Melhores Práticas para Aprendizado de Máquina em Tempo Real: Alertas
Neste artigo, analisamos as lições aprendidas e melhores práticas reunidas em anos de aplicação de Aprendizado de Máquina a problemas da vida real no Nubank.
- 01
- 02
Carreiras
Reunimos grandes mentes de diversas origens, que permitem a discussão e o debate melhorando a resolução de problemas.
Saiba mais sobre nossas carreiras
