Mônica Neli
Enthusiastic about programming, data, and new tech.
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Analise_de_Indicadores_Financeiros_Automatizada
MVP de análise de crédito para Duplicatas Escriturais. Pipeline automatizado com Python, n8n e IA Generativa para geração de relatórios de risco financeiro.
Sistema_de_Recomendacao_por_Imagens
O projeto implementa um sistema de recomendação visual que sugere produtos similares a partir de uma imagem de consulta. Utilizando transfer learning com ResNet50, são extraídos embeddings das imagens, indexados com FAISS, permitindo buscas rápidas por similaridade em categorias selecionadas do Stanford Online Products Dataset.
Reconhecimento-Facial
Projeto de reconhecimento facial aplicado à série The Big Bang Theory. Utiliza MTCNN para detecção de faces, FaceNet para extração de embeddings e KNN para classificação. Permite identificar personagens em imagens ou vídeos, combinando técnicas modernas de visão computacional e aprendizado de máquina.
Deteccao-em-imagens-rede-Yolo
Detecção de objetos em imagens utilizando a rede YOLO (You Only Look Once), uma das arquiteturas mais eficientes para tarefas de visão computacional em tempo real. Modelo capaz de identificar e localizar múltiplas classes de objetos em imagens novas.
Transfer-Learning
Modelo de classificação de imagens capaz de diferenciar entre gatos e cães, utilizando técnicas de Deep Learning para demonstrar como Transfer Learning pode ser aplicado em problemas reais, aproveitando redes profundas pré-treinadas para reduzir tempo de treinamento e melhorar a acurácia mesmo com datasets limitados.
STRIDE-Analyzer-API
API desenvolvida com Python, FastAPI e Azure OpenAI que aplica técnicas de prompt engineering para analisar arquiteturas de sistemas a partir de imagens. Utiliza a metodologia STRIDE para identificar ameaças de segurança automaticamente, apoiando equipes na avaliação de riscos e proteção de aplicações.