igor-millis~/work
EN/PT
projetos / 02

Sistemas, não notebooks.

Cada projeto vai do dado bruto a algo que uma pessoa consegue usar — com testes, decisões documentadas e limitações declaradas.

01

Readmissão Hospitalar de Diabéticos

Uma base de dados clínica famosa e irregular: alvo raro, sinal fraco, 97% de ausência em uma coluna, 716 códigos de diagnóstico e pacientes repetidos. Até onde vai uma regressão logística bem especificada contra o gradient boosting — medindo com todas as métricas que importam?

Regressão logísticascikit-learnLightGBMstatsmodelsNumPyHugging Facepytest
AUC 0,670 vs 0,681
99.340 internações · 8 modelos
machine learning · regressão logística · avaliação de modelos
02

EduData

Pergunte em português sobre oito edições das estatísticas da educação superior brasileira. Os números vêm do banco — nunca de um modelo.

PythonDuckDBSQLParquetOllamapytest
2017—2024
8 edições · INEP
engenharia de dados · motor analítico · LLM local
03

Credit Default API

Estimar a probabilidade de um cliente de cartão ficar inadimplente no próximo mês, escolher o limiar de decisão de propósito e servir tudo como uma API REST validada.

XGBoostscikit-learnSHAPFastAPIPydanticDocker
ROC AUC 0,777
recall 0,601
machine learning · serving de modelos
04

Adaptive Recommender

Um fim de semana brincando com sistemas de recomendação: cinco modelos diferentes, um motor que decide quanto ouvir cada um para cada cliente e uma avaliação que não esconde quando a ideia sofisticada só empata com a simples.

Pythonscikit-learnLightGBMSciPySQLiteStreamlitpytest
NDCG@10 0,313
300 lojas · + dados reais
sistemas de recomendação · projeto de fim de semana