Inteligência Artificial e Machine Learning

Métodos computacionais
com método replicável.

Cinco serviços que cobrem aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional e IA generativa aplicados a perguntas de pesquisa. A operação opera em PyTorch, scikit-learn, HuggingFace, OpenCV e ferramentas correlatas, com saída pronta para defesa em revisão por pares — métricas, interpretabilidade, e protocolo ético documentado.

Modelagem Preditiva

Prever exige mais que explicar. O modelo precisa sustentar a promessa em dados novos.

Classificação, regressão, clustering. Seleção de features, tuning de hiperparâmetros, validação cruzada estratificada, métricas adequadas ao problema (AUC-ROC, F1, RMSE, MAE), interpretabilidade via SHAP, LIME ou permutation importance. Entrega: relatório técnico pronto para a seção de resultados, tabela comparativa de modelos testados, gráficos publicáveis. Código documentado disponível como add-on.

NLP e Mineração de Texto

Texto é dado. Quando bem processado, revela padrões que leitura próxima não alcança.

Análise de sentimento, topic modeling, classificação de documentos com transformers ou modelos clássicos, extração de entidades nomeadas, análise de corpus com medidas lexicais. Aplicável a redes sociais, prontuários eletrônicos, documentos legislativos, jurisprudência, acervos históricos digitalizados, transcrições. Pipeline cobre pré-processamento adequado ao corpus (tokenização, lematização, tratamento de OCR ruidoso quando aplicável), embeddings pré-treinados ou customizados, e validação humana quando o domínio exige.

Visão Computacional

Quando a pergunta está em milhares de imagens, anotação manual não dá conta.

Classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação semântica, análise de anomalias em vídeo. Fine-tuning de modelos pré-treinados para domínios específicos, com transfer learning quando o conjunto anotado é limitado. Aplicável a imagens médicas, microscopia, sensoriamento remoto, inspeção estrutural, estudos visuais em arte e cultura. Pipeline cobre pré-processamento, augmentation, validação cruzada estratificada e métricas adequadas (mAP, IoU, dice score).

IA Generativa Aplicada à Pesquisa

IA generativa é ferramenta analítica, não ghostwriter. Usá-la com integridade exige protocolo.

Uso de modelos de linguagem para tarefas analíticas: classificação automatizada de respostas abertas, sumarização em larga escala de literatura, triagem inicial para revisão sistemática, categorização de corpus extenso, extração de evidência a partir de documentos. A IA não substitui o pesquisador. Entra como ferramenta analítica com protocolo ético documentado, validação por amostragem e transparência sobre uso no manuscrito final conforme diretrizes COPE e ICMJE.

Pipeline Completo de Data Science

Quando o projeto exige a operação inteira, da coleta à interpretação, sem trocar de fornecedor no caminho.

Ponta a ponta: coleta, pré-processamento, engenharia de features, modelagem combinando métodos estatísticos clássicos e computacionais, avaliação, interpretabilidade, escrita das seções de metodologia e resultados pronta para submissão. Para projetos onde a pergunta de pesquisa exige integração técnica que análises isoladas não entregam: combinação de métodos quantitativos clássicos com aprendizado de máquina, validação cruzada entre as duas frentes, e narrativa metodológica coerente. Código documentado incluído por padrão.