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Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.
Neste artigo mostramos 3 ferramentas que podem ajudar analistas a resolver tarefas do dia a dia de forma mais rápida, agregando inteligência articial na análise de dados. Seja para completar código ou para análises de dados descritivas e preditivas avançadas, estas ferramentas são simples de usar e se integram com o Python.
“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.
Como o surgimento de modelos de inteligência artificial, como os LLMs, estariam as profissões de economistas e cientistas de dados ameaçadas? Neste exercício, tentamos responder esta pergunta ao avaliar o potencial de LLMs em produzir previsões para a inflação no Brasil em diferentes períodos. Comparamos a qualidade das previsões do modelo Google PaLM com as previsões dos profissionais e instituições de mercado, disponibilizadas no relatório Focus do Banco Central.
Neste artigo introduzimos a base de muitas aplicações de inteligência artificial: o modelo de Redes Neurais. Mostramos a intuição, sua formulação matemática e uma aplicação com dados de empréstimo bancário usando R e Python.

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