Uma das áreas mais perturbadoras para os empresários, sejam grandes ou pequenos, é a inadimplência de alguns clientes. Principalmente num cenário de crise, esta é uma parte que deve ser bem gerenciada pelos administradores do negócio, ou pode levar o mesmo à falência. Imagine conseguir saber quais clientes vão deixar de pagar apenas observando o comportamento e as características de seus perfis. Tendo esta informação, o gestor pode ajustar seu risco, implementar ações e focar os seus esforços nos clientes com maior chance de causar problemas....

Imagine que para cada usuário registrado em seu site você pudesse recomendar produtos diferentes, personalizados para os gostos do cliente. Isso é possível usando sistemas de recomendação automática baseados em machine learning. Esta é uma das aplicações mais famosas de machine learning em comércio eletrônico. Quem nunca visitou o site de uma loja e dentro da página havia “outros produtos que podem te interessar”? Várias empresas já adotam este tipo de sistema, inclusive gigantes como a Amazon e Netflix....

Em sites de classificados online é comum ver pessoas postando anúncios quase idênticos, mudando apenas uma palavra, ou as fotos, para tentar fazer com que mais usuários vejam o anúncio e respondam. Isso acaba sendo um problema para quem quer encontrar o melhor negócio, já que precisa tolerar vários anúncios irrelevantes até encontrar o que deseja. Uma das soluções é ter uma equipe de revisores para avaliar os anúncios, mas dá pra perceber que os custos se tornariam altos ao recebermos milhões de anúncios por dia....

A Caterpillar é uma empresa que fabrica equipamentos industriais, como tratores e motores. Para manter suas operações, eles precisam comprar tubos com diversas especificações, de vários fornecedores diferentes, para usar em sua linha de produção. Cada fornecedor e produto possui um modelo de precificação diferente. A tarefa nesta competição era criar um modelo que fosse capaz de precificar os tubos utilizando dados históricos de fornecedores e características dos produtos. Tive o prazer de competir no time que venceu esta competição, ultrapassando mais de 1300 times de cientistas de dados do mundo todo....

O WalMart é uma rede com milhares de lojas em 27 países. É possível encontrar vários artigos sobre os mecanismos tecnológicos utilizados para gerenciar a logística e distribuição dos produtos. É a segunda vez que eles oferecem uma competição no Kaggle com a intenção de encontrar candidatos para entrevistas para vagas de cientistas de dados. Uma grande vantagem deste tipo de competição é termos acesso a dados de grandes companhias, e entender quais são os problemas que eles estão tentando resolver com modelos probabilísticos....

Nos últimos anos a indústria de seguros tem buscado maneiras de aprimorar seus modelos usando Machine Learning. Uma delas é utilizar dados que vão além de um formulário preenchido pelo segurado para determinar o risco de acidentes. Um dos métodos utilizados é usar dados comportamentais do motorista, obtidos através de rastreamento via GPS. Desta maneira acredita-se ser possível capturar informações e padrões de perfil que vão além dos métodos tradicionais....

Viajar é a opção de lazer de muitas pessoas, e hoje os aplicativos que calculam rotas e nos ajudam a chegar nos lugares utilizando GPS são bastante úteis. Eles resolvem um dos problemas clássicos da otimização: o problema do caixeiro viajante (Traveling Salesman Problem). É bem provável que este seja o problema mais estudado na área de otimização discreta. Índice Por que ele é importante? Dados Preparando os dados Resolvendo o problema Mixed Integer Program Cálculo da distância (Meta) Heurísticas Greedy Iterated Local Search 2-Opt Simulated Annealing Resultados Por que ele é importante?...

Candlestick chart patterns are one of the most widely known techniques that claim to “predict” the market direction inside technical analysis circles. The development of this technique goes back to 18th century Japan, and it’s attributed to a Japanese rice trader. It consists of finding patterns based on charts made of the above figure with prices over a period of time. There are many patterns, old and new, available on the internet....

Time series are wonderful. I love them. They are everywhere. And we even get to brag about being able to predict the future! As a follow-up to the article on predicting multiple time-series, I receive lots of messages asking about prediction for more than a single step. A step can be any period of time: a day, a week, a minute, an year… So this is called multi-step forecasting. I want to show you how to do it with neural networks....