Cases de Sucesso ST IT Cloud
Educação
Tecnologia
Machine Learning / Cloud / AWS / SageMaker / AWS DMS / AWS Glue / Athena / AWS QuickSight
Objetivo
O objetivo desse projeto era a detecção de probabilidade de evasão de alunos, por meio da analise dos diversos dados disponibilizados de alunos, aplicação de treinamento de modelo de machine learning para que no final cada aluno da base possua score de probabilidade de evasão associado ao seu perfil. Os dados utilizados para o desenvolvimento desse projeto foram disponibilizados pela instituição de ensino, como por exemplo: dados financeiros, dados sobre a presença do aluno (horário de entrada e saída) e histórico do aluno na instituição.
Educação
Tecnologia
Machine Learning / Cloud / AWS / SageMaker / AWS Glue / Step Functions / Neptune
Objetivo
O objetivo desse projeto era o desenvolvimento de um motor de recomendação de cursos, por meio da analise de dados do banco de alunos da instituição de ensino, tabelas de cidades, tabela de municípios, tabela IBGE, tabela área conhecimento, depara Area x Curso e tabela de Ano conclusão. Após a agregação desses dados foi utilizado o Neptune para facilitar a criação e a execução de aplicativos com grafos. Os dados utilizados para o desenvolvimento desse projeto foram disponibilizados pela instituição de ensino, com apoio de dados públicos.
Energia
Tecnologia
Machine Learning / Cloud / AWS / SageMaker / AWS DMS / AWS Glue / Athena / AWS QuickSight
Objetivo
Desenvolver modelos de Machine Learning para identificar novos perfis de variação de consumo, categorizar o consumidor, automatizar a análise de risco e ampliar sua carteira de produtos. Foram utilizados dados públicos do CCEE (Câmara de Comercialização de Energia Elétrica) para classificação do perfil de variação de consumo do consumidor via CNPJ e posteriormente a aplicação de métricas (fornecidas pelo cliente) para estabelecimento de prêmios, descontos ou para aplicar eventuais ações de marketing com esses cliente.
Seguros e Educação
Tecnologia
Machine Learning / Cloud / AWS / SageMaker / Textract / Rekognition / Comprehend
Objetivo
Desenvolver modelos de Machine Learning para:
• Tratamento de imagem – A fase de tratamento de imagem será responsável por classificar, tipificar, validar a legibilidade do documento, correção de angulo e perspectiva, melhoria na qualidade da imagem (ajustes no brilho, contraste e resolução), conversão para formato especificado (PDF/A), automaticamente e disponibilizar apenas as informações requiridas pelo sistema, juntamente com o score do documento.
• Manipulação de imagem – realizar todos os processos de validação de imagem, OCR e o treinamento dos modelos de Machine Learning.
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