Aprenda como compartilhar dados em tempo real no Microsoft Fabric
Hoje, mostraremos para vocês como realizar o compartilhamento de dados em tempo real no Microsoft Fabric. Clique aqui para conferir!
Read More
Autor: Arbit
Machine Learning aplicado à equalização dos dados para relatórios de vendas
Utilização de Machine Learning na automação do mapeamento e consolidação das infromações de produtos a partir de fontes heterogêneas distintas. Confira!
Read More
Sales and Market Group Targets
Obtenção de informações confiáveis em tempo real para geração de insights e rápida tomada de decisão, onde foi utilizada diversas fontes de dados externos para a criação de dashboards de forma consolidada e rápida.
Read More
MLOps Série Parte 4: Testando a segurança de sistemas seguros de Machine Learning usando MLOps
A crescente adoção de soluções orientadas por dados e baseadas em aprendizagem automática está a impulsionar a necessidade de as empresas lidarem com cargas de trabalho crescentes, expondo-as a níveis adicionais de complexidades e vulnerabilidades.
Read More
MLOps Série Parte 3: Testando a escalabilidade de sistemas seguros de Machine Learning usando MLOps
A capacidade de um sistema de se ajustar às mudanças adicionando ou removendo recursos para atender à demanda é conhecida como escalabilidade. Aqui estão alguns testes para verificar a escalabilidade do seu modelo.
Read More
Previsão de Leitos da UTI Pediátrica
Modelo de prevenção de quantidade de leitos de UTI Pediátrica necessários para atendimento de beneficiários por região geográfica. Confira aqui!
Read More
GPTW 2023 | Arbitanos, obrigado por esta conquista! | Carta de Eduardo Dutra
Confira a carta aberta escrita por Eduardo Dutra, nosso CEO e fundador da Arbit, em comemoração a conquista do selo do GPTW 2023 ❤️
Read More
MLOps Series Parte 2: Testando a robustez de sistemas seguros de Machine Learning usando Machine Learning Ops
Robustez é a capacidade de um sistema em malha fechada tolerar perturbações ou anomalias enquanto os parâmetros do sistema variam em uma ampla faixa. Existem três testes essenciais para garantir que o sistema de aprendizado de máquina seja robusto nos ambientes de produção: teste de unidade, teste de dados e modelo e teste de integração.
Read More