Gostaria de compartilhar com vocês o meu projeto 
py-classifica-legal 
. O intuito do programa é auxiliar em uma melhor governança de dados públicos, por meio de sugestõe de classificações de normas infraconstitucionais a partir de suas respectivas ementas. Como sabemos que aqui é uma comunidade mão na massa, eu gostaria de compartilhar com vocês toda a minha jornada de desenvolvimento. Incorporamos o espírito unicórnio 
e construímos o produto de ponta a ponta e documentamos tudo em nosso blog em uma série de posts.
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Na primeira etapa fizemos a coleta da base a ser usada no projeto
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No próximo post definimos o escopo do projeto, bem como realizamos um recorte na base.
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O terceiro post é uma das etapas cruciais de todo projeto, a construção adequada dos datasets de treino, validação e teste.
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Na próxima fase relatamos tudo que deu ERRADO no nosso treinamento de machine learning.
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Nesse, ressurgirmos das cinzas, e treinamos um classificador a partir de um language model.
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O próximo passo ficou a cargo do deploy da solução, utilizamos desde fastapi, docker e tudo o mais para levar a POC para produção.
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Por fim, nesse post apresentamos como construímos o frontend da aplicação usando o streamlit. Ufa! É isso aí! Ao longo dessa série pudemos ver como se deu a construção de um projeto de data science ponta a ponta! Espero que vocês gostem de conhecer essa jornada, tanto quanto eu gostei de caminhá-la. Grande Abraços!