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1. Algoritmo_SVM Algoritmo_SVM Public

   Um simples uso do algoritmo de Machine Learn SVM (Máquina de Vetor de Suporte), disponível na biblioteca Sklearn.

   Jupyter Notebook

2. Analise_de_credito Analise_de_credito Public

   Algoritmo de Machine Learning para análise de crédito a partir de uma base de dados do Kaggle

   Jupyter Notebook

3. API_REST_produtos API_REST_produtos Public

   Uma simples API REST, desenvolvida em Python com o framework Flask e conexão com banco MySQL, para controle de produtos em estoque

   Python

4. ML_diabetes ML_diabetes Public

   Modelo de Machine Learning desenvolvido em Python através de algoritmo de classificação para resolução do desafio Kaggle sobre previsão de diabetes.

   Jupyter Notebook

5. rede_neural_taxa_selic_R rede_neural_taxa_selic_R Public

   Algoritmo de redes neurais desenvolvido em R, com o RStudio para previsão da taxa SELIC entre os anos de 2017 e 2020.

   R

6. Rendimentos_Random_Forest Rendimentos_Random_Forest Public

   A partir de uma base de dados de censo, utilizamos o algoritmo Random Forest para buscar prever rendimentos maiores ou menores do que 50 mil dólares anuais.

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