Algoritimo usar do * para qual negocio Previsão de vendas / demanda

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  Previsão de vendas / demanda Exemplos: Varejo, e-commerce, produção industrial, estoque. Algoritmos recomendados: Regressão Linear / Regressão Ridge ARIMA / SARIMA (para séries temporais) Facebook Prophet (bom para dados sazonais) XGBoost / LightGBM (para modelos mais robustos) ✅ 2. Classificação de clientes / risco Exemplos: Bancos (crédito), seguradoras (risco), marketing (perfil de cliente). Algoritmos recomendados: Árvore de decisão / Random Forest Logistic Regression XGBoost / CatBoost Rede Neural (caso tenha muitos dados) ✅ 3. Recomendação de produtos / conteúdo Exemplos: E-commerce, Netflix, Spotify, marketplaces. Algoritmos recomendados: Filtragem Colaborativa (ex: ALS, KNN) Modelos baseados em conteúdo (TF-IDF, Word2Vec) Redes neurais (Deep Learning) para modelos mais avançados Matrix Factorization / LightFM ✅ 4. Detecção de fraude ou anomalias Exemplos: Bancos, e-commerce, seguros, telecom. Algoritmos rec...
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virus que pega dados do banco perigoso em

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 Aqui está um algoritmo avançado de vending machine em Python , com interface baseada em texto, que inclui: Múltiplas categorias de produtos (bebidas, snacks, doces, etc.) Estoque e verificação de disponibilidade Inserção de dinheiro com verificação de troco Registro de vendas e simulação de recibo Menu interativo via terminal 🧠 Estrutura geral python Copiar Editar import time # Produtos organizados por categoria produtos = { "Bebidas" : { "Coca-Cola" : { "preco" : 4.50 , "estoque" : 5 }, "Água" : { "preco" : 2.00 , "estoque" : 10 }, "Suco" : { "preco" : 3.75 , "estoque" : 6 } }, "Snacks" : { "Chips" : { "preco" : 3.00 , "estoque" : 8 }, "Pipoca" : { "preco" : 2.50 , "estoque" : 4 } }, "Doces" : { "Chocolate"...
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Déficit de profissionais de TI ameaça startups no Brasil

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