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Especialista em IA
Ataques em PHP, Node.js e Python: o que houve e como se proteger
Falhas no PHP derrubaram sites, um pacote Python foi publicado com malware e o Node.js recebeu correções: o que houve e como se proteger.
Variáveis aleatórias: PMF, PDF, CDF e a densidade que passa de 1
Representar resultados numéricos incertos como variáveis aleatórias e calcular probabilidades somando massas, integrando densidades e subtraindo valores da CDF.
KNN: distâncias, escala e a maldição da dimensionalidade
Classificar um caso novo pelos exemplos mais parecidos, com uma distância que faça sentido, escolher k sem tocar no teste e reconhecer quando a alta dimensão dilui a noção de proximidade.
Teorema de Bayes: por que 95% de acerto vira 16%
Atualizar probabilidades de hipóteses diante de evidências, combinando prevalência, qualidade da evidência e normalização sem inverter condicionais indevidamente.
Regressão logística: probabilidade, log-loss e limiar de decisão
Transformar um preditor linear em probabilidade, treiná-lo pela log-loss e separar a probabilidade estimada da decisão tomada com ela.
Probabilidade condicional e independência: do spam aos LLMs
Atualizar o universo de referência diante de informação observada e modelar quando eventos são dependentes, independentes ou independentes apenas sob uma condição.
Ridge, Lasso e Elastic Net: regularização para controlar overfitting
Controlar a complexidade de modelos lineares com Ridge, Lasso e Elastic Net, escolhendo a força da penalidade só com validação cruzada, sem tocar no teste.
Combinatória para IA: permutações, combinações e probabilidade
Contar configurações sem enumerá-las uma a uma e transformar contagens em probabilidades apenas quando os resultados elementares forem equiprováveis.
Regressão linear e mínimos quadrados: o primeiro modelo supervisionado
Ajustar, resolver e auditar a regressão linear: mínimos quadrados como projeção, solução numérica estável, baseline e diagnóstico pelos resíduos.
Probabilidade para IA: incerteza, eventos e axiomas de Kolmogorov
Construir um modelo probabilístico coerente para representar incerteza e usar eventos e axiomas sem depender de fórmulas decoradas.
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