Dados-com-AI

Lendo dados e criando uma IA com suas informações pessoais. Neste projeto, os dados financeiros pessoais foram utilizados como exemplo, mas você pode inovar com outros tipos de dados!

📖 Descrição

O projeto Dados-com-AI foi desenvolvido para demonstrar como utilizar dados pessoais para criar modelos de inteligência artificial (IA). Apesar de ter sido inicialmente implementado com dados financeiros, ele pode ser personalizado para atender a diferentes tipos de dados e objetivos.

🚀 Tecnologias Utilizadas

• Linguagem de Programação: Python
• Bibliotecas:
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • TensorFlow ou PyTorch (dependendo da aplicação)
  • Matplotlib ou Seaborn (para visualização de dados)

📂 Estrutura do Projeto

Dados-com-AI/
│
├── datasets/               # Arquivos de dados utilizados no projeto
├── notebooks/              # Notebooks Jupyter para exploração e treinamento
├── src/                    # Código-fonte do projeto
│   ├── preprocessing/      # Pré-processamento dos dados
│   ├── models/             # Modelos de IA
│   └── utils/              # Funções auxiliares e scripts
├── tests/                  # Testes unitários e de integração
└── README.md               # Documentação principal do projeto

🛠️ Funcionalidades

• Carregamento e pré-processamento de dados.
• Treinamento de modelos de IA com base nos dados fornecidos.
• Visualização de dados e métricas de desempenho.
• Personalização para diferentes tipos de dados.

🏁 Como Começar

Pré-requisitos

Certifique-se de ter o Python instalado na versão 3.9 ou superior. Instale também as dependências do projeto utilizando o seguinte comando:

pip install -r requirements.txt

Execução

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/LoboProgrammingg/Dados-com-AI.git
   cd Dados-com-AI

2. Execute os notebooks na pasta notebooks/ ou utilize os scripts na pasta src/ para realizar o treinamento e a análise.

3. Personalize os arquivos de dados na pasta datasets/ para utilizar os seus próprios dados.

🐛 Problemas Conhecidos

Atualmente, há 6 issues abertas que podem conter mais informações sobre problemas ou melhorias no projeto. Contribuições são bem-vindas!

🤝 Contribuindo

1. Faça um fork do projeto.
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b minha-feature).
3. Faça o commit das suas alterações (git commit -m 'Adiciona minha feature').
4. Envie para a branch (git push origin minha-feature).
5. Abra um Pull Request.

🌟 Agradecimentos

Agradecemos sua visita e esperamos que este projeto seja útil! Se você gostou, deixe uma estrela ⭐ no repositório!

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Feito com 💻 por LoboProgrammingg.