A maioria dos apps de coaching prescreve horários rígidos e pune sessões perdidas. O Bloom-for-Learning adapta o modelo de coaching por Entrevista Motivacional de Stanford para um sistema multi-agente com LLM, com loop de ferramentas ReAct para calendário, sincronização via MCP e memória local-first — co-criando planos de estudo em vez de ditá-los.
Além do fine-tuning: LoRA com DistilBERT detectou insatisfação nos reviews de ecommerce. Além da melhora nos resultados, encontrei bugs e trade-offs que ninguém conta.
Um motor completo de predição de churn com XGBoost, FastAPI, CLI, dashboard e arquitetura open source para recuperar clientes de SaaS com risco de churn e medir o ROI de win-back. Machine learning aplicado a dores reais de negócio.
Atribuição last-click pode mascarar o seu investimento em marketing. Analisei 35.000 jornadas de e-commerce com Cadeias de Markov, Valores de Shapley e XGBoost para provar quais canais estavam roubando crédito — e quais estavam sendo ignorados.
Um sistema preditivo de lead scoring que combina aprendizado de máquina e explicabilidade para ajudar equipes de vendas B2B a focar nos leads com maior probabilidade de conversão.
Descubra como modelos preditivos transformaram dados em ações concretas, salvando 25% dos lojistas parceiros em risco de churn antes que abandonassem o serviço.
Case MMM: Otimização de marketing para construtora com Marketing Mix Modeling. Validação com ground truth revelou problemas críticos de atribuição causal.