Imagine que você está organizando uma festa e distribui grupos de convidados para mesas, mas sem lugares marcados. Aos poucos, as pessoas se movem até se sentirem confortáveis entre amigos. Depois de algumas rodadas de “mudanças de mesa” e “recontagem de amigos à volta”, o sistema fica estável. Em outras palavras, cada convidado está em […]

Coletar dados em quantidade e qualidade é fundamental para qualquer pesquisa científica. No entanto, e se eles já estiverem disponíveis na internet, apenas esperando que você encontre os instrumentos certos para “raspá-los” e colocá-los na sua tigela de análise? O post de hoje é sobre essa forma de coleta de dados, chamada de web scraping […]

Neste post, iremos diferenciar underfitting e overfitting, dois conceitos fundamentais para quem trabalha com psicometria, análise quantitativa de dados e machine learning. Introdução Imagine que você está tentando ensinar uma criança a diferenciar cães e gatos a partir de fotos (Figura 1). Se durante a aprendizagem, ela confunde bastante as duas espécies, isso é underfitting. […]

Introdução às redes bayesianas Entre os métodos de machine learning, hoje destaco as redes bayesianas, que permitem combinar o poder dos grafos com a precisão da probabilidade. Em outras palavras, esses modelos gráfico-probabilísticos representam fenômenos complexos por meio de variáveis interdependentes. Por exemplo, considere o grafo simples a seguir: Em síntese, grama molhada pode ocorrer […]

Imagine uma biblioteca gigante sem catálogo. Você tem milhares de artigos e precisa descobrir quais grandes temas aparecem e como eles evoluem ao longo do tempo. Nesse cenário, a modelagem de tópicos (topic modeling) funciona como um “bibliotecário automático”: ela lê os textos por você — numa velocidade que seria impossível manualmente — e os […]

Neste post, falaremos sobre uma técnica poderosa para descobrir padrões ocultos em grandes volumes de dados, a saber, a mineração de regras. Imagine que você precisa descobrir o que acontece com os padrões de citação de artigos científicos ao longo do tempo. Você possui uma vasta base de dados bibliográficos, mas não sabe por onde […]

O termo embedding vem do inglês to embed, que significa “inserir”, “embutir” ou “encaixar algo dentro de outra coisa”. Na área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), embedding descreve justamente o processo de inserir o significado de palavras, frases ou textos inteiros dentro de um espaço numérico multidimensional. Cada unidade textual — uma palavra, uma […]

Para quem atua academicamente e precisa publicar artigos com achados via tratamento de dados, é essencial ser capaz de explicar, de forma detalhada, porque o método empregado alcançou determinado resultado. Afinal, em ciência, as caixas-pretas não são muito bem vistas! Por isso, se você pesquisa e faz uso de IA, a questão da explicabilidade deixou […]

Neste post, falaremos sobre redes neurais artificiais e como elas transformaram a forma de lidarmos com dados complexos. Primeiramente, vamos explicar como as redes neurais funcionam e quais princípios matemáticos permitem que elas aprendam a partir de exemplos. Em seguida, apresentaremos os principais tipos de redes neurais, destacando suas características e aplicações específicas. Por fim, […]

Neste post, falaremos sobre análise de sentimentos via Inteligência Artificial. Primeiramente, explicaremos sua relevância clínica e conceitual. Em seguida, detalharemos os principais componentes técnicos que tornam essa análise possível. Nós então apresentaremos exemplos práticos em diferentes contextos, da análise de mercado à política. Por fim, discutiremos evidências científicas, limitações e desafios que ainda cercam o […]

No post de hoje, você conhecerá um dos algoritmos mais populares no mundo da Machine Learning: o Support Vector Machine (SVM). Ele é amplamente utilizado tanto em problemas de classificação, nos quais o objetivo é predizer valores categóricos, quanto em problemas de regressão, que envolvem a predição de valores numéricos. O nome Support Vector Machine […]

Como assim uma floresta randômica? Por que esse algoritmo tem esse nome tão curioso? A resposta é simples: a ideia por trás do Random Forest é combinar várias árvores de decisão a fim de gerar previsões mais confiáveis.  Em síntese, cada árvore funciona como um amigo dando um palpite — às vezes acerta, às vezes […]

A bolha da IA generativa (ChatGPT e similares) estourou de vez. Calma! Quando você lê “Inteligência Artificial já era”, entenda: acabou o hype, não a tecnologia. Longe de ser um problema, isso abre novas oportunidades para pesquisadores que desejam usar Machine Learning em suas pesquisas.  Neste post, mostro como e por quê. O que (de […]

De 2020 para cá, expressões como Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning começaram a aparecer com muita recorrência em reportagens, palestras, posts e até em conversas informais. Apesar disso, ainda são frequentemente tratadas como sinônimos. Até jornalistas e especialistas de outras áreas cometem esse erro. Contudo, esses termos têm significados distintos. Para simplificar, imagine […]

Neste post, você aprenderá o que é clusterização, no contexto de Machine Learning, e por que essa técnica é tão valiosa na pesquisa quantitativa. Primeiramente, veremos para que serve a clusterização, com uma descrição da lógica por trás de tais algoritmos. Em seguida, exploraremos por que a clusterização é relevante para pesquisadores, com destaque para […]

Você já pensou em usar Inteligência Artificial na pesquisa, mas travou diante de dúvidas ou medos? Pois saiba que muitos desses obstáculos vêm de mal-entendidos e mitos disseminados por má divulgação da área. Em seguida, apresentarei seis ideias equivocadas que afastam pesquisadores da Inteligência Artificial (IA) — indicando como superá-las para começar agora, sem perder […]

A análise de textos com IA (Inteligência Artificial) está transformando a forma como conduzimos pesquisas científicas. Durante muitos anos, meu trabalho com ciência de dados foi dominado por números, planilhas, escalas, coeficientes e curvas. Vez por outra, contudo, me perguntavam como seria possível analisar respostas textuais longas a perguntas abertas. E, claro, analisar documentos e […]

Durante a graduação, lembro de um livro sobre Design de Experimentos que dizia algo mais ou menos assim: “Por mais que se estude metodologia científica, não há uma fórmula para ensinar criatividade na hora de conceber experimentos”. Essa frase continua atual — mas hoje, à luz da pesquisa científica com Inteligência Artificial (IA), ela ganha […]

Neste post, explicaremos a diferença entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada, dois conceitos centrais no campo de machine learning. Primeiramente, apresentaremos o conceito de machine learning. Em seguida, exploraremos os paradigmas de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Logo depois, discutiremos a principal diferença entre essas duas abordagens. Por fim, listaremos alguns dos algoritmos utilizados em […]

Nos últimos anos, o termo machine learning tem ganhado cada vez mais destaque, pois muitas empresas e disciplinas científicas já estão utilizando os algoritmos desse campo para lidar com problemas complexos. Mas afinal, o que é machine learning? Neste post, você vai entender o conceito por meio de exemplos de aplicações e algoritmos da área. […]