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[Projeto] 04 Etapa #2

1️Instalar a biblioteca

No Google Colab , normalmente a biblioteca já está instalada.
Caso não esteja, você pode ser instalado com:

! pip instalar transformadores

2️ Importar as bibliotecas permitidas

Depois da instalação, importamos:

pipeline → para usar modelos de IA facilmente

pandas → para organizar os dados das transações

from transformers import pipeline import pandas as pd

3️ Função do pipeline

A função pipeline facilita o uso de modelos de IA prontos para tarefas como:

classificação de texto

análise de derrapagem

tradução

perguntas e respostas

classificação zero- shot

Exemplo simples:

classificador = pipeline ( "classificação zero-shot" )

4 Função do Pandas

A biblioteca pandas será usada para:

organizar uma lista de transações

criar tabelas de dados

visualizar os resultados da classificação

Exemplo:

df = pd.DataFrame ({ "transacoes" : [ "UBER TRIP" , "SUPERMERCADO EXTRA" , "NETFLIX" ] })

1 resposta

Oi, Moacir. Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Gostei da forma como você organizou a explicação sobre pipeline e pandas, separando bem a instalação, a importação das bibliotecas e a função de cada uma no contexto da atividade. Isso mostra que você compreendeu não só o uso das ferramentas, mas também o papel de cada etapa na construção da solução.

Uma dica interessante para o futuro é usar o método head() do pandas para visualizar rapidamente as primeiras linhas da tabela e conferir se os dados foram carregados corretamente. Veja este exemplo:


import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "transacoes": ["UBER TRIP", "SUPERMERCADO EXTRA", "NETFLIX"]
})

print(df.head())

Esse código cria uma tabela com transações e mostra as primeiras linhas para facilitar a verificação dos dados.

Alura

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