gemini pro

Extraindo informações de PDFs com Inteligência Artificial e Python

Apesar de serem muito utilizados para compartilhar informações, os arquivos PDFs podem ser um empecilho para extrair dados. Neste artigo mostramos como usar IA para superar este desafio facilmente através do Python.

FED Speeches: Quantificando a Incerteza da Política Monetária com IA e Python

Os discursos dos membros do FED podem dar indicativos relevantes sobre a condução da política monetária, como a percepção de incerteza na fala e na escolha das palavras. Sendo assim, monitorar e interpretar não é suficiente, é necessário quantificar a incerteza nos discursos. Neste exercício mostramos o caminho para construir um indicador de incerteza da política monetária, usando métodos inovadores de IA com o Python.

Hawkish ou dovish? Analisando o tom da política monetária com IA usando Python

Neste exercício mostramos como utilizar o Google Gemini, um modelo de inteligência artificial, para classificar o tom da política monetária no Brasil em termos simples como “hawkish” ou “dovish”. Em menos de 50 linhas de código de Python, a ata de decisão da taxa de juros é importada e processada, um prompt e um modelo são definidos e a classificação é retornada, de forma automatizada.

Como usar o Google AI Studio e o Gemini?

Na corrida da IA, novas ferramentas e modelos são lançados quase que diariamente. Neste artigo mostramos como o Google tem competido neste mercado através do AI Studio e do Gemini e damos um exemplo de integração em Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais
e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Assinar

Encontre o seu conteúdo

Categorias

Artigos mais acessados

Onde encontrar dados e ferramentas para text mining?

O que é mineração de textos e sua relação com IA?

Avaliando a evolução do Funcionalismo Público nos Estados Brasileiros usando Controle Sintético no R

Em quanto um choque cambial afeta a inflação? Analisando funções impulso-resposta no VAR usando Python

Análise do Foco de Queimadas no Brasil usando Python

Modelagem preditiva de séries temporais hierárquicas no Python usando TimeGPT

Ficou com alguma dúvida?

Entre em contato com nossa equipe pelo WhatsApp e tire todas as suas dúvidas antes de finalizar sua matrícula.

comercial@analisemacro.com.br – Rua Visconde de Pirajá, 414, Sala 718
Ipanema, Rio de Janeiro – RJ – CEP: 22410-002

Criação Kamus – Hospedagem HostWP