1. O Despertar do Cientista de Dados Imagine acordar com o aroma do café recém-preparado e a perspectiva de resolver enigmas de dados. Sim, isso é o que um Cientista de Dados faz! O dia geralmente começa com uma reunião de equipe, uma “daily”, onde todos compartilham seus avanços e entendem se há algum bloqueio […]
Ainda abordarei esse tema, falando sobre a matemática do Machine Learning, porém é interessante ver que há métodos de criar clusters e analisar estruturas internas dos dados. Podemos ter reduções de dimensionalidade lineares (PCA e MDS) ou não lineares (t-SNE) ou “manifold learning”.
Realizar reduções dimensionais pode ser muito interessante, porém é um daqueles caminhos onde optamos por menos explicabilidade para ter melhores resultados de modelos. Para estudar um pouco a origem dessas coisas recomendo fazer uma revisão de Álgebra Linear.