Como a engenharia de prompts é a chave para o diálogo com máquinas e por que isso é importante
Princípios práticos para a elaboração de prompts claros e confiáveis que escalam a colaboração com a IA
Data science & Machine Learning
Nós desenvolvemos modelos para fornecer a melhor experiência e produtos, usando Estatística, Inteligência Artificial e criatividade para prever o comportamento dos nossos clientes
3 Lições da Implementação do Experimento Controlado Usando Dados Pré-Experimento (CUPED) no Nubank
Com base em anos conduzindo testes A/B em larga escala, envolvendo milhões de clientes e centenas de métricas — o time da nossa Plataforma de Experimentação compartilha três lições aprendidas ao implementar o CUPED no Nubank.
Explicação de Modelos Financeiros Removendo Transações
Explicamos como usamos o método LOTO para entender o impacto real de cada transação em modelos financeiros.
Cultura de dados e IA: como a filosofia do Nu é uma vantagem competitiva
No Meetup #6 do Nu México, Moisés Rojo mostrou como valores, tecnologia e cultura de dados tornam o Nubank mais eficiente e próximo dos clientes
Dando aos Modelos Fundacionais uma Noção do Agora
Exploramos como representar o ‘quando’ das transações como deltas de tempo, em vez de datas absolutas, melhora performance e generalização dos modelos de IA.
Muon para Melhorar a Eficiência de Dados no Pré-Treinamento de Modelos Fundacionais
Autores: Daniel Braithwaite, Arissa Yoshida, Rafael Celente e Aman Gupta Em posts anteriores [1,2,3], apresentamos a abordagem do Nubank para usar modelos fundacionais baseados em dados de transações para resolver problemas preditivos [4]. Esses textos descreveram como estruturamos nossos dados de transações para modelos fundacionais [2], como pré-treinamos esses modelos e, finalmente, como os refinamos […]
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Reunimos grandes mentes de diversas origens, que permitem a discussão e o debate melhorando a resolução de problemas.
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