Caderno de estudos.
Notas sobre matemática, dados e IA.
Artigos, projetos e anotações sobre machine learning, visão computacional, séries temporais e muito mais. Conteúdo técnico, direto e com foco na prática.
28 detectores de objetos, uma GPU de 4 GB: medindo acurácia e latência sem confiar nos números dos outros
Um benchmark reprodutível de YOLO, RT-DETR, RF-DETR e detectores clássicos no COCO val2017, todos no mesmo notebook e com o mesmo protocolo. A matemática por trás de mAP, fronteira de Pareto e FP16, e o que os dados dizem sobre qual modelo escolher.
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Contagem de veículos com visão computacional: detectar não é contar
Um estudo de caso com dados reais de uma gravação noturna: como YOLOv8, ByteTrack e uma linha virtual resolvem o problema de contar veículos sem duplicar a mesma detecção centenas de vezes.
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Reconhecimento de Objetos com YOLO: do Código à Matemática
Um detector de objetos completo em Python com YOLOv8 e OpenCV, explicado linha a linha, e a matemática por trás da visão computacional: convoluções, regressão de caixas, IoU, confiança e a função de perda.
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PCA: Reduzindo Dimensões sem Perder o Essencial
Como a Análise de Componentes Principais usa autovalores e autovetores da matriz de covariância para comprimir dados de alta dimensão, preservando o máximo de variância possível.
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Cálculo em Deep Learning: de Limites a Gradientes
Como limites, derivadas e integrais sustentam o treinamento de redes neurais e a visão computacional: da regra da cadeia na backpropagation às convoluções que filtram imagens.
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Redes Neurais Profundas: do Perceptron ao Fim a Fim
Por que redes neurais profundas oferecem uma arquitetura uniforme e diferenciável, treinada de ponta a ponta com gradiente descendente e backpropagation.
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Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias na Prática
Como árvores de decisão particionam o espaço de features com entropia e ganho de informação, e por que florestas aleatórias generalizam melhor.
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A Beleza da Álgebra Linear
Como vetores e matrizes moldam o mundo do Machine Learning.
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Machine Learning do Zero: Um Guia Prático com Python
Do tipo de dado à matriz de confusão: um percurso por todo o pipeline de Machine Learning para iniciantes, com código Python executável em cada etapa e um projeto final de análise de sentimentos.