Repositório com projetos e materiais desenvolvidos durante a pós-graduação (PosTech) em Machine Learning Engineering da FIAP.
| Projeto | Descrição |
|---|---|
| teste-hipotese | Teste de Hipótese aplicado à avaliação e comparação de modelos de ML. Inclui apostila interativa, pipeline de treinamento com grid search, tracking com MLflow e comparação estatística entre modelos. |
| deploy-agentes-llm | Como transformar um agente funcional em um serviço confiável, resiliente e deployável, passando por três padrões de comunicação e controles de produção. Inclui apostila interativa e implementação de casos de uso |
| agentes-langgraph | Implementa três padrões distintos de agentes com LangGraph, cada um demonstrando uma abordagem arquitetural diferente: prebuilt simplificado, ReAct manual e Human-in-the-Loop. |
| documentacao-ml | Documentação em projetos de ML — Model Cards, README, Mermaid, docstrings com IA, MLflow como documento científico e método STAR. |
| engenharia-api | Engenharia de software para Data Science e APIs de inferência. Quatro capítulos que levam seu modelo de uma célula de notebook bagunçada até um pacote testado, servido por uma API e pronto para produção |
- Python 3.10+
- Scikit-learn, PyTorch
- MLflow (experiment tracking & model registry)
- Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels
- Jupyter Notebooks
- Docker
Cada projeto está em seu próprio diretório com README dedicado, dependências isoladas e instruções de execução.
repositorio/
├── teste-hipotese/ # Teste de Hipótese em ML
├── deploy-agentes-llm/ # Deploy e serving de agentes LLM
├── agentes-langgraph/ # Padrões de agentes com LangGraph
├── documentacao-ml/ # Documentação em projetos de ML
└── engenharia-api/ # Engenharia de software para Data Science e APIs de inferência
Navegue até o diretório do projeto desejado e siga as instruções do README correspondente.
cd teste-hipotese
make setup