Detecção de fraudes em pix com Jev
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Author: Sandeco · Watch on YouTube
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Original language: Portuguese
Original video: Detecção de fraudes em pix com Jev · Channel: Sandeco · 01:02 · Watch on YouTube
Topics: Enterprise AI applications, Cybersecurity and software security, Software engineering with AI, AI developer tools
Summary
Section titled “Summary”O vídeo apresenta a construção, com Reversa, de uma aplicação para detectar transações Pix fraudulentas em tempo real, usando o modelo Dev e Rust. A base de dados mencionada contém 10 milhões de transações, 1 milhão de contas e mais de 1.000 mensagens do WhatsApp. O apresentador compara o consumo de memória e o desempenho com uma aplicação em Python e Deep Seek, destacando o menor uso de memória atribuído a Rust. A conclusão descreve a demonstração como inteligência artificial em modo supersônico.
Key points
Section titled “Key points”- A aplicação proposta detecta fraudes em transações Pix em tempo real.
- O projeto combina Reversa, o modelo Dev e a linguagem Rust.
- A base de dados inclui 10 milhões de transações, 1 milhão de contas e mais de 1.000 mensagens do WhatsApp.
- O vídeo compara a aplicação em Rust com outra construída em Python e Deep Seek.
- O uso de memória informado é de 128 MB para Rust e 1,6 GB para Python.
- O apresentador também compara tempos de execução e rastreamento, mas as referências a velocidade na transcrição são ambíguas.
Chapters
Section titled “Chapters”| Start | Chapter | Summary |
|---|---|---|
| 00:00 | Construção da aplicação de detecção de fraudes | O apresentador descreve a aplicação feita com Reversa, Dev e Rust e apresenta os dados usados no projeto. |
| 00:30 | Comparação de memória e desempenho | São comparados o uso de memória e os tempos mencionados para as aplicações em Rust e Python com Deep Seek. |
| 01:02 | Conclusão | O apresentador encerra chamando a demonstração de inteligência artificial em modo supersônico. |
Quotes
Section titled “Quotes”Uma aplicação […] para a tarefa de detecção de Pix fraudulento em tempo real. — 00:00
No Rust, a memória do uso ficou em 128 mega. — 00:30
É a inteligência artificial em modo supersônico. — 01:02
Concepts and entities
Section titled “Concepts and entities”Reversa, Dev, Rust, Python, DeepSeek, Pix, Sandeco
Full transcript (original language)
Section titled “Full transcript (original language)”00:00 Hoje eu vou construir com você, usando o Reversa, uma aplicação baseada no modelo Dev, combinada com a supersônica linguagem Rust, para a tarefa de detecção de Pix fraudulento em tempo real. Na nossa base de dados, tem 10 milhões de transações, 1 milhão de contas e mais de 1.000 mensagens do WhatsApp. E nós vamos comparar a performance dessa aplicação frente a uma aplicação também construída com Python e
00:30 o Deep Seek. Olha aqui, ó, no Rust, a memória do uso, né, ficou em 128 mega para carregar os dados da memória. E aqui no Python, 1.6 gigas. Só aí você percebe o consumo e a otimização da própria linguagem. Olha a diferença. Primeiro, Deep Seek, né? Em quase 1 segundo, ou seja, três vezes mais lento, tá? E aqui, no rastreio do Python, deu 300 milissegundos, ou seja, 10 vezes mais lento. Entendeu? É a inteligência
01:02 artificial em modo supersônico.