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O presente trabalho discorre sobre implementa‡äes utilizando-se de técnicas de aprendizagem de máquina para melhorar taxas de conversÆo em comércios eletrônicos. Em específico, um conjunto de técnicas envolvendo fatora‡Æo de matrizes, otimiza‡äes de fun‡Æo custo e redes de probabilidades sÆo utilizadas para se entender melhor o que um dado usuário busca quando navega em um dado site, visando assim sua satisfa‡Æo e uma boa intera‡Æo com o servi‡o.

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O autor fez curso de Mestrado na Escola Politécnica da USP entre 2010 e 2013 orientado pelo Professor Títular Fabio Cozman na área de Inteligência Artificial. Atualmente, trabalha como cientista de dados na empresa de comércio eletrônico Dafiti desenvolvendo algoritmos de predi‡Æo de comportamento.

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