Histórico — o livro vivo #

Este livro declara sua própria data de validade. Aqui ficam as edições datadas, o snapshot por capítulo e o registro de expiração — o placar das previsões que o livro fez, pontuadas contra a realidade.

Toda edição registra também a versão do modelo de IA usada. Saídas de modelo de linguagem são não-determinísticas; sem esse registro, o resultado não é reproduzível nem auditável (Princípio IV).

Edição 2.1 (em curso) — 2026-09-05 · a sequência do II.2, e o portão do pré-requisito #

Implementa a ADR 0023. Modelo de IA usado: Claude Opus 5.

O que mudou no II.2. A ordem, não o contrato: os 39 cartões viram 38, em oito níveis, com o laboratório da reta antes da definição do erro quadrático médio, quatro cartões novos entre os degraus que faltavam, os sete cartões de história comprimidos em três, e o notebook da limonada movido de 94,9% do caminho para 71% — dentro da classe que ele fecha, com o ciclo de alterar, rodar e colar o resultado de volta.

Os dois números que o ciclo moveu. Inversões de pré-requisito entre os conceitos medidos: 5 → 0. Correlação de postos entre posição do cartão e dificuldade declarada: 0,173 → 0,437, com todas as sete quedas restantes em fronteira de nível.

O portão novo. publicar/gates/pre-requisito.mjs cobra a regra que faltava e que nenhum outro portão conseguia ver: a AUC era usada em quatro lugares do capítulo e definida em nenhum, passando limpo pelo gate de glossário, que confere que o termo é ligado e não que foi apresentado, e pelo de exercícios, que confere que o objetivo existe e não que ele corresponde. Ele foi visto acusando as seis inversões reintroduzidas uma a uma.

A espiral da limonada (D27), 2026-09-05. A ordem consertada não consertou a exigência: um crítico cego mediu a escada contra o notebook do capítulo 10 do Géron e achou que, depois do cartão 15, ela vira piso. O instrumento é declarado: grau de produção pedido por cartão, de 1 (escolher entre alternativas) a 5 (manipular e ler um resultado que muda), tomando a média dos atos do cartão. Por ele, a inclinação era −0,0027 por cartão, com 2,71 de média na primeira metade e 2,63 na segunda. O mesmo instrumento nas 210 células do notebook dá +0,0024, com o ciclo fechado 32 vezes entre 7,1% e 98,6% do caminho.

O conserto copia o mecanismo do Géron, não o formato: o caso da limonada, que era gasto em oito cartões de leitura, passa a ser o mesmo painel reaberto seis vezes, nos cartões 21 a 26, com um mecanismo novo por volta e nunca dois. O leitor ajusta vendas ~ preco sozinho e lê +47,0; marca temperatura e vê o coeficiente cair para 1,64 sem morrer; acrescenta as outras duas colunas e vê o R² parar em 0,982 enquanto o preço sobe para 2,41; marca a coluna alta_temporada e recebe uma recusa, porque preco = 0,30 + 0,20 × ela, dia a dia; mexe no corte de treino e vê a recomendação de panfletagem andar dez panfletos com o R² melhorando; recorta um mês e recebe o aviso do passo 5 da dedução, com a coluna constante nomeada.

Os números que isso moveu. Exercícios de "escolha uma": 21 → 16, e numerica 10 → 15. A primeira execução sobre o dado real sai de 68,4% do caminho e de fora da página (o link do Colab) para 52,6%, dentro do cartão. A inclinação global vai de −0,0027 para +0,0047, e a segunda metade deixa de pedir menos que a primeira: 2,63 → 3,09.

A dívida que o conserto deixa, e ela é nova. A subida é um pico, não uma rampa: os cartões 27 a 38 não mudaram, e a inclinação medida dentro da segunda metade fica negativa. Entra como D29 no roadmap, com o número.

A rampa do fecho (D29), 2026-09-05. O instrumento da espiral deixou de ser um cálculo de sessão e virou arquivo: publicar/grau-de-producao.mjs, com a escala declarada em código (1 escolher entre alternativas · 2 lembrar um termo · 3 completar uma conta cujos dados estão no enunciado · 4 escrever um argumento próprio · 5 manipular um artefato que roda). Remedido por ele, o defeito é maior do que a D29 registrou: os cartões 27 a 38 valiam 2,13 contra 4,45 da espiral, e quatro deles estavam em 1,00, que é reconhecimento puro.

O conserto tem três movimentos e nenhum deles é outra espiral. Seis interações de "escolha uma" viraram principio, o tipo que o capítulo já usa quando quer o argumento escrito. O e31, no bloco histórico, que não comporta notebook, saiu de quatro alternativas para um completar. E a Verificação virou a volta executável que faltava: as questões 3 e 4 sempre tiveram resposta em número e ninguém a produzia, então a seção 8 do notebook da limonada ganhou duas células com # TODO — a coluna quase idêntica, que reparte o coeficiente da temperatura entre dois nomes sem mexer no $R^2$, e o $S_{xx}$ por coluna dentro de um mês, que devolve zero no preco e responde à questão 4 pela fórmula.

Os números. Inclinação dentro dos cartões 27 a 38: −0,0017 → +0,0903 por cartão. Média do fecho: 2,13 → 3,01. Inclinação global: −0,0034 → +0,0298. O último cartão no grau máximo sai de 68,4% para 100% do caminho, e o último ato de grau 5 sai de 71,1% para 100%; a régua do Géron vai a 98,6%. O ρ da escada sobe de 0,451 para 0,497.

O que sobra. O cartão 38 fechou a 1.571px num teto de 1.600, e a folga de altura do capítulo continua sendo o que limita o desenho: não cabe mais um ato em nenhum cartão do fecho, exceto no 29. A rampa é medida por cartão, e dentro do fecho ela ainda tem dentes, com o cartão 33 acima dos dois seguintes.

Uma correção de registro que o ciclo obrigou. Sete exercícios do bloco histórico declaravam o objetivo O1, "derivar a regressão linear como minimização", e cobravam disciplina de proveniência. Agora existe um O5 declarado, e O1 ganhou o exercício que faltava: derivar a reta sem intercepto, cujo engano previsível é aplicar a fórmula decorada do modelo que tem intercepto.

Edição 2.0 — 2026-08-13 · a v0 completa: exercícios, provas, procedências e as 22 animações #

Fecha o ciclo 009, e fecha as quatro colunas que ele abriu para os 29 capítulos: voz, exercícios, prova e fontes. Modelo de IA usado: Claude Opus 5.

Os números. 412 exercícios (342 de capítulo, três por objetivo em escada, mais 70 distribuídos em sete provas), 25 laboratórios, 48 páginas. Nenhuma prova vale nota, por decisão do ADR 0014: pontua-se por ter feito.

A coluna fontes foi a que mais rendeu, e o que ela rendeu não foi conforto. Vinte e oito capítulos conferidos um a um, abrindo cada fonte da tabela de selos. A maioria devolveu achado. Alguns exemplos do que estava publicado e não se sustentava:

• o livro dizia que Power entrevistou o autor do estudo de "cerveja e fraldas". Ele não entrevistou ninguém: viu a gravação de um webcast da Teradata e recebeu a transcrição por e-mail da moderadora, da própria Teradata. Num capítulo sobre separar correlação achada de decisão tomada e de efeito medido;
• "de Thorndike a Watkins são cerca de 80 anos" — são 91, e o número errado tinha sido copiado para outros três capítulos;
• o memorando de 1966 do "verão da visão" abriu (é digitalização sem camada de texto; as páginas foram lidas como imagem) e desmentiu o capítulo que o cita: o papel diz "Vision Memo. No. 100.", fala em "our summer workers" no plural, e escalona os objetivos.

As 22 animações do ADR 0015 ficaram prontas, cada uma com um teste que roda o laboratorios.js real e confere o número que o texto promete. Cinco delas corrigiram o texto que as hospeda ou a própria spec — o exercício do eixo truncado dizia onze vezes e são doze; a spec do gradiente previa 1e-7 e a medição deu 1,4e-12; a spec da memória repetia o folclore dos "onze passos" e a medição deu 95. Quatro tiveram o desenho experimental refeito depois de a primeira versão medir a coisa errada.

Um gate novo, nascido de um erro que se repetiu quatro vezes. publicar/intervalos.mjs guarda os dois anos de cada intervalo histórico e calcula a diferença; qualquer menção em prosa que discorde da subtração quebra o build. Visto falhando antes de entrar.

A regra que este ciclo deixa escrita, e que vale além do livro: número em spec é hipótese, não resultado. Das 22 animações, nenhuma saiu exatamente como planejada, e as que mais mudaram foram as que ensinaram mais.

Edição 1.2 — 2026-08-12 · a auditoria de Bloom, e as portas que ninguém tinha conferido #

Edição inteiramente de conserto e cobrança: nenhum capítulo novo, e o livro melhorou mais do que em edições que ganharam capítulo. O disparador foi uma auditoria pedagógica que mediu os objetivos declarados contra o que o livro de fato cobra.

A numeração mudou (ADR 0011). O capítulo passou a ser identificado por parte e posição (II.2 — Modelos Lineares) porque nenhuma das 29 posições coincidia com o número de criação. E o id do exercício se desatou do número (05-e1 → modelos-lineares-e1): fosse pelo número, inserir um capítulo apagaria o progresso de cada aluno nos capítulos seguintes, para sempre. Endereços antigos quebraram, por decisão explícita.

Os gates que passaram a cobrar. A dívida deixou de ser registrada e passou a ser cobrada — cada gate nasceu de um defeito real, e cada um foi visto falhando antes de ser dado por pronto:

• seções obrigatórias e verbos vagos nos objetivos;
• âncora do volte para que não existe — duas estavam quebradas, uma há semanas;
• Backward Design nas duas direções. Antes, exercício apontando para objetivo inexistente quebrava o build, e objetivo sem exercício não quebrava nada; foi por essa porta que 18 dívidas entraram sem registro. A lista de exceções agora falha também quando uma exceção deixa de ser necessária: dívida paga que continua na lista esconde a próxima;
• gabarito vazando na exportação, e rubrica partida por ; — os dois achados abaixo.

O que o uso derrubou desta vez — de novo, sem nenhum gate mecânico acusando:

1. O botão "⬇ md" entregava o gabarito. O livro protege o HTML com cuidado (a página nunca carrega a resposta certa) e servia, ao lado do exercício, um download com 79 gabaritos e 30 rubricas. A superfície protegida era uma das duas.
2. Uma rubrica de três alternativas virava três exigências. A rubrica é quebrada em ;, então "aponta um mecanismo (A; B; C)" produzia três critérios — e, como a correção exige todos, quem respondesse exatamente o que foi pedido reprovava. Já estava publicado.

No conteúdo

• Exercícios: 96 → 122. Dezoito cobrem objetivos que o livro declarava e não cobrava — a dívida caiu de 20 para 2, e os dois que restam não são falta de exercício: são objetivos declarados em capítulos que não os ensinam.
• Exemplos numéricos trabalhados entraram no corpo de quatro capítulos — antes existiam só dentro dos gabaritos, isto é, só para quem já tinha errado.
• Três laboratórios: neurônio de McCulloch–Pitts, mínimos quadrados à mão, e exploração de variável sobre o conjunto da limonada.
• A seção ## Verificação começou a virar superfície corrigida, uma pergunta por capítulo (ADR 0012), com rubrica de quatro critérios — o quarto sendo o anti-critério, o erro comum nomeado. As perguntas que ficam sem correção passaram a dizer por que.

Modelo de IA usado nesta edição: Claude (Anthropic), em sessão conduzida pelo autor, com três pareceres independentes encomendados para a decisão do ADR 0012.

A lição da edição. A de 1.1 dizia: saída tecnicamente válida, comportamento errado. Esta acrescenta a variante mais cara — a promessa cumprida numa superfície e falsa na outra. O livro tinha uma regra explícita ("a página nunca carrega a resposta certa"), implementou-a corretamente, e a desmentiu num botão ao lado. Gate não confere intenção: confere porta. E porta que ninguém listou, ninguém confere.

Edição 1.1 — 2026-08-11 · o livro em uso, e o que o uso quebrou #

Primeira edição publicada enquanto uma turma usa o livro. Quase tudo aqui nasceu de pedido do autor em preparação de aula, e três achados vieram de usar em vez de revisar.

No conteúdo

• Capítulo 05 ganhou o laboratório modelos-lineares-l1 (mínimos quadrados à mão, com os quadrados do erro desenhados) e a seção "A dedução, em cinco passos", do critério às equações normais.
• Capítulo 28 — Regressão Logística nasceu, separado do 05 (ADR 0009). Antes eram 30 linhas; agora tem história com selos, a dedução de por que a solução fechada some, e três exercícios.
• O caso da limonada entrou no capítulo 05, com o conjunto de 365 dias que o autor trouxe da disciplina. Ele demonstra, com número, que controlar por uma variável não desfaz confundimento quando o confundidor não foi medido direito.
• Notebooks em cinco etapas do ml-zero, executáveis na máquina do aluno e no Colab.
• Exercícios: 91 → 96.

O que o uso derrubou, e nenhum gate pegava

1. Uma frase minha estava errada. O capítulo 05 mandava "refazer o ajuste só com julho e agosto, onde o preço varia sem a estação variar junto". Não varia: nenhum mês do ano tem mais de um preço. Descoberto ao escrever a célula do notebook que faria isso. A correção deixou a lição mais forte — o confundimento é perfeito, e a resposta honesta passou a ser "com estes dados não dá".
2. O banner de consentimento estava quebrado em todas as páginas desde sempre: uma variável tx sombreava a função tx() de tradução. Como a telemetria de navegação exige consentimento, nenhum registro jamais foi gravado. Build verde, testes verdes, links certos — só apareceu ao dirigir a página num navegador de verdade.
3. O og:image apontava para o endereço prestes a ser aposentado. Toda partilha em rede social viraria um retângulo vazio depois da migração, sem que nada acusasse.

Na infraestrutura

• O livro saiu do GitHub Pages para domínio próprio, com backend vivo: os 96 exercícios corrigem no servidor, com revelação progressiva. ADRs 0006 e 0007.
• Identificação por turma (ADR 0008): o anonimato segue sendo o padrão, e o aluno pode optar por sair dele com um comando no chat.

Modelo de IA usado nesta edição: Claude (Anthropic), em sessão conduzida pelo autor.

A lição da edição. As três falhas acima têm a mesma forma: saída tecnicamente válida, comportamento errado. Nenhum gate mecânico as pegaria, porque nenhum gate olha para o que o leitor vê. O que as achou foi usar — escrever o notebook, abrir o navegador, ler o HTML publicado.

Edições #

Edição 1.0 — 2026-08-10 · A primeira versão completa (spec 006) #

Os 28 capítulos existem, e nenhum finge ser mais do que é.

O livro saiu de 8 capítulos com corpo para 28, todos no nível essencial e todos dizendo isso ao leitor no próprio cabeçalho. Os exercícios foram de 31 para 91. As duas disciplinas que o autor ministra têm material em todos os tópicos da ementa.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-10.

O que mudou de método, e é o que importa. A emenda 1.2.0 criou o Princípio X (nenhum método cai do céu), e a 1.3.0 acrescentou o selo ✓ᵃ. Mas a decisão que mais mudou o resultado foi mecânica: o gate no build. Um capítulo de método em nível essencial sem a seção histórica e sem tabela de selos não compila, e o alfabeto de selos é lido da própria constituição, falhando em qualquer símbolo desconhecido.

O gate reordenou o plano sozinho. O ADR 0004 mandava escrever os capítulos novos antes de consertar os antigos; declarar o nível dos capítulos com corpo deixou o build vermelho na hora, e nada novo pôde ser publicado antes de a dívida velha ser paga. É a diferença entre dívida registrada e dívida cobrada.

A pesquisa histórica em sessão única pagou o que prometia. Cinco passadas produziram ligações que a pesquisa capítulo a capítulo teria perdido — e uma delas reescreveu a tese central. O livro vinha dizendo "crédito segue comunicação"; o k-means corrigiu para crédito segue o vocabulário. Com seis pretendentes em quatro campos que não conversavam, e o nome cunhado por MacQueen para um algoritmo diferente, não vence quem descobre nem quem publica: vence quem nomeia.

O caso do MLOps fechou o argumento pelo extremo oposto — ali o campo não tinha um autor para o nome e fabricou um retroativamente.

Três lendas foram testadas com instrução de não forçá-las a fechar. As três quebraram. "Cerveja e fraldas" é verdadeira até a descoberta e inventada a partir da ação. A origem do nome dynamic programming tem citação autêntica de Bellman e cronologia impossível. E "MLOps foi cunhado por Sculley et al." caiu por verificação negativa no texto primário — a palavra não aparece uma vez sequer.

A auditoria adversarial reprovou o livro, e foi o melhor dinheiro gasto. Em contexto fresco, com instrução de derrubar em vez de revisar, ela achou seis defeitos altos que nenhum gate pegaria: um prenome inventado, duas seções sem lastro na nota de pesquisa, um selo inflado, três capítulos reivindicando "o maior intervalo do livro", um erro de data e uma seção narrando como fato o que a tabela marcava como dúvida. Todos corrigidos; o relatório fica registrado. Pedir "revise" produz elogio; pedir "tente derrubar" produz achado.

A dívida que fica, declarada. A maior é a D10: em vários capítulos, uma fonte selada ✓ᵐ sustenta no corpo uma afirmação sobre o que a obra argumenta por dentro. Havia duas saídas — ler as fontes, ou pôr hedge em cada frase. A escolha registrada é ler, no ciclo de aprofundamento, porque hedge mascara o problema com linguagem. A fila de verificação das notas de pesquisa, ordenada por dúvida fechada por unidade de esforço, é o plano de pagamento.

O que esta edição deliberadamente não fez: nenhum capítulo foi promovido a completo; nenhum experimento próprio novo entrou no ml-zero; e o backend continua sem publicar, o que mantém os exercícios dormentes e os laboratórios funcionando.

Edição 0.6 — 2026-08-10 · Emenda 1.2.0: nenhum método cai do céu #

Uma emenda à constituição, e a mais consequente até aqui para como os capítulos são escritos.

O novo Princípio X. Todo método deste livro foi inventado por alguém, preso num problema concreto, numa data, com meios limitados. Um capítulo que dá o método sem essa história entrega um procedimento — e procedimento se decora. Passa a ser obrigatória, em todo capítulo de método a partir do nível essencial, a seção "De onde isto veio": o aperto · o que se fazia antes · a virada · a ideia reaproveitável · o nome.

O quarto elemento é o que justifica a seção. Todo artifício técnico declara a ideia reaproveitável que há por trás dele — artifício sem ideia é truque, e truque não se transfere. Quem sabe que problema forçou o método a existir reconhece o mesmo tipo de aperto anos depois, noutro contexto; quem só executa o procedimento tem uma habilidade que expira com a prova.

Selos de proveniência por afirmação histórica (✓ · ✓ᵐ · ⏳ · ❌ · 📖). História é o terreno mais fácil do livro para inventar, porque história inventada soa bem — uma data errada e uma atribuição plausível passam por qualquer revisão apressada. Inventar história é pior do que omiti-la, justamente porque convence.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-10.

De onde veio a distinção ✓ / ✓ᵐ. Ela não é preciosismo de escrivão: nasceu de um caso desta obra, três dias atrás. Ao conferir o DOI do neocognitron para o capítulo 18, o registro do Crossref devolveu 1980 — e o capítulo dizia 1979. O DOI provava que o artigo existe, quem assina e quando saiu; não provava nada sobre o que ele afirma por dentro. São duas perguntas diferentes, e um selo só não distinguia as duas. Agora conferir identificador dá ✓ᵐ; ✓ exige ter aberto o texto.

Uma dívida criada de propósito. A emenda torna 8 capítulos não-conformes no instante em que é ratificada — nenhum dos que têm corpo traz a seção, porque todos são anteriores a ela. Isso está registrado como D8 no roadmap, com o retrofit em C8, e nenhum deles sobe de nível sem pagá-la. Emendar a lei e declarar retroativamente que tudo já estava conforme seria o oposto do que o princípio pede.

Edição 0.5.1 — 2026-08-08 · O capítulo 18 ganha história, imagem e código executável (sem spec) #

Uma rodada curta e inteira dedicada a um capítulo só (o 18), a pedido de quem dá a aula. Nada de escopo novo: profundidade no que já existia.

O que entrou:

• Histórico com as fontes reais. A linha do tempo 1943–1986 deixou de citar de memória: cada marco leva DOI ou link verificável. McCulloch & Pitts (doi:10.1007/BF02478259), Rosenblatt (doi:10.1037/h0042519), Fukushima (doi:10.1007/BF00344251), Rumelhart–Hinton–Williams (doi:10.1038/323533a0).
• A imagem do neurônio. Diagrama próprio (SVG, tema claro/escuro, descrito para leitor de tela): entradas → pesos → soma → comparação com o limiar → saída.
• Duas notas de contexto. Quando a IA ainda não se chamava assim: o relatório de Turing de 1948, o artigo na Mind de 1950 e a proposta de Dartmouth de 31 de agosto de 1955, que cunhou o termo. E a nota sobre a prioridade do backpropagation.
• Código para baixar e rodar. ml-zero/etapa-18/neuronio.py e um caderno pronto para o Colab. O NeuronioMP não tem fit — a ausência é o conteúdo: em 1943 não havia aprendizado. O Perceptron, ao lado, tem.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-08.

A nota que não fechou, e por que ela ficou assim. O pedido incluía checar uma lembrança: que o backpropagation teria sido desenvolvido por um italiano, em 1979. A busca não confirmou.

O que existe, e está no capítulo com fonte: Seppo Linnainmaa (finlandês, 1970) publicou o modo reverso da diferenciação automática — a matemática do algoritmo; Paul Werbos (americano) o aplicou a redes na tese de 1974, com publicações no fim dos anos 1970; Kunihiko Fukushima (japonês) publicou o Neocognitron em 1979. Nenhum italiano apareceu.

O capítulo diz exatamente isso, inclusive que não achamos, porque inventar uma atribuição plausível é o erro que o Princípio I existe para impedir. Se a lembrança tiver fonte, ela entra e esta nota é corrigida.

Uma dívida de processo desta edição. Ela foi feita a pedido direto, sem passar pelo ciclo spec → plan → tasks que o Princípio VII exige para a raia plena — um capítulo revisado, código novo e um blueprint de deploy não são raia leve. A versão original deste registro dizia "spec 006", uma spec que nunca existiu; a correção está aqui em vez de apagada, porque um livro que mantém placar das próprias previsões não pode maquiar o próprio histórico.

O que o NeuronioMP sem fit ensina. Um estudante que baixa o arquivo procura o método de treino e não encontra. Essa frustração de trinta segundos ensina o recorte histórico melhor que o parágrafo que o antecede: o modelo de 1943 é um circuito, não um aprendiz. Rosenblatt levou quinze anos para dar-lhe uma regra de aprendizado, e ela está no arquivo ao lado, para comparação direta.

Edição 0.5 — 2026-08-08 · Novo escopo: três disciplinas, trilhas e o primeiro laboratório (spec 005) #

A mudança mais profunda desde a fundação. O livro deixou de ser sobre Machine Learning e passou a ser Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, para servir a três disciplinas reais de Engenharia de Software.

O que entrou:

• Novo escopo e novo título. De 18 para 28 capítulos, em cinco partes: Ciência de Dados, Análise Preditiva, Redes e Deep Learning, Além do Supervisionado, e No Mundo Real.
• Trilhas de disciplina. Três páginas que ordenam os capítulos por curso, mapeadas unidade a unidade das ementas. O número do capítulo virou identificador estável; a ordem vive nas trilhas. É isso que permite um capítulo servir a duas disciplinas com pesos diferentes.
• Capítulo 18 — O Neurônio Artificial, nível essencial: McCulloch–Pitts, o perceptron, o inverno da IA, e o XOR.
• Laboratórios interativos — a terceira superfície do livro. O primeiro é o neurônio de McCulloch–Pitts: o estudante põe os pesos à mão, vê a reta de decisão se mover sobre a tabela-verdade, e descobre sozinho que o XOR é impossível.
• Nove capítulos-esqueleto novos cobrindo o que faltava das ementas: ciclo CRISP-DM, coleta e integração, análise exploratória, visualização e storytelling, análise multidimensional, séries temporais, do modelo à decisão, treinar redes profundas, e IA simbólica/fuzzy/evolutiva.
• Constituição emendada para 1.1.0: níveis de maturidade (esqueleto / essencial / completo), laboratório reconhecido como mídia, e o portão de exercícios passando a valer na promoção a completo.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-08.

A decisão de método. Servir a disciplinas em curso exige cobertura antes de profundidade — e cobertura sem rigor é o que este projeto recusa. A conciliação foi declarar o nível de cada capítulo ao leitor, no próprio cabeçalho. Baixar o rigor em silêncio seria fraude; declarar cria a dívida visível que o roadmap cobra.

Por que o laboratório importa. O XOR é o caso em que o formato se justifica sozinho: nenhuma frase entrega o que travar em 3 de 4 entrega. O leitor tenta, tenta de novo, e descobre a impossibilidade — que é exatamente como Minsky e Papert a apresentaram em 1969. E, por rodar no navegador, o laboratório funciona mesmo com o backend fora do ar: é a superfície mais robusta do livro.

Edição 0.4 — 2026-08-05 · Lineares e otimização: três achados que vieram de testes que falharam (spec 004) #

O que entrou:

• Capítulo 05 — Modelos Lineares (3 exercícios, 1 vídeo): erro quadrático por conveniência e não por virtude, o logito como o que de fato é linear, as quatro coisas que um coeficiente não diz, e quando o linear é a escolha certa, reparando a impressão que o capítulo 07 deixa.
• Capítulo 06 — Otimização e Regularização (4 exercícios, 1 vídeo): gradiente como procedimento, diagnóstico pela curva de perda, L1 × L2 explicado pelo gradiente da penalidade, e early stopping.
• Etapa 05–06 do ml-zero: Padronizador, RegressaoLinear com solução fechada e gradiente, RegressaoLogistica com L1/L2, e o otimizador isolado do modelo. 22 testes.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-05.

Os três achados. Todos vieram de testes que falharam, e todos entraram no texto porque são úteis ao leitor:

1. Perda logística é limitada. Taxa 500 na logística não diverge — satura. Erro quadrático a taxa 50 explode. "Não explodiu" não prova que a taxa está boa.
2. Early stopping monitorando treino nunca dispara em dado separável, porque a perda de treino cai indefinidamente. O critério precisa observar validação — e a primeira versão da nossa implementação estava errada.
3. Um instrumento de diagnóstico pressupõe que o problema exista. Testar early stopping em dado limpo e separável não valida nada: não há ponto a partir do qual ajustar mais piore.

Decisão registrada: NumPy foi adiado para a etapa 09. O plano da spec 001 o previa a partir da 05; biblioteca padrão bastou, e adicionar dependência sem que o algoritmo exija é a estrutura antecipada que a regra 2 da construção proíbe.

Edição 0.3 — 2026-08-05 · Árvores e ensembles: o que bagging e boosting realmente atacam (spec 003) #

O que entrou:

• Capítulo 07 — Árvores e Ensembles, com 5 exercícios e 1 vídeo: como a árvore escolhe cada corte, por que uma árvore sozinha tem variância alta, a distinção entre bagging (variância) e boosting (viés), a ordem de ajuste de hiperparâmetros que economiza tempo, e a evidência sobre tabular × deep learning.
• Etapa 07 do ml-zero: Arvore (Gini + MSE), Floresta, Boosting e auc por postos, em ~250 linhas de biblioteca padrão. Mais linear.py como régua declarada. 21 testes.
• Breiman (2001) e Grinsztajn, Oyallon & Varoquaux (2022) conferidos e promovidos a ✓.
• Nota de estudo sobre a medição que mudou o desenho do experimento.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-05.

O achado do caminho. A primeira versão do experimento reusou o dado da etapa 00 e os quatro modelos terminaram empilhados entre 0,55 e 0,57 de AUC. Em vez de mexer no código, medimos o teto: o classificador de Bayes daquele dado alcança 0,5895 — o boosting já estava em 96% do máximo possível. Os modelos estavam certos; o instrumento é que não media. A etapa 07 passou a gerar o próprio dado, e a etapa 00 não foi tocada — sua lição depende daquele dado e já está publicada.

Nota de honestidade. O dado da etapa 07 foi construído com uma regra que favorece árvores por construção, e o capítulo diz isso em destaque, antes de qualquer número. A ilustração mostra o mecanismo; a evidência de que dado tabular real tem essa forma é do paper, não nossa.

Edição 0.2 — 2026-08-05 · Dados: o vazamento e as divisões que respeitam a estrutura (spec 002) #

O primeiro capítulo de conteúdo depois da fundação, e não por acaso: vazamento de dados é o erro mais caro e mais silencioso de Machine Learning.

O que entrou:

• Capítulo 02 — Dados, no esqueleto v4: as três fontes de vazamento (alvo disfarçado, pré-processamento antes da divisão, duplicata entre conjuntos), a divisão que respeita tempo e grupo, a ficha de dataset em sete perguntas e o viés de seleção. 4 exercícios e 1 vídeo.
• Etapa 02 do ml-zero: detector de vazamento com dois sinais independentes, divisão por grupo, divisão por tempo com intervalo de guarda, checagem de duplicatas e a FichaDeDataset como portão executável — o pipeline recusa dataset com ficha incompleta ou com dado pessoal declarado. 28 testes.
• Carregador de módulos por etapa (ml-zero/tests/conftest.py): etapas autocontidas têm arquivos homônimos, e sys.path cru fazia a primeira importação vencer silenciosamente.
• Gebru et al. (2021) conferido na fonte e promovido a ✓.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-05.

Nota de método: a lição central do capítulo ("embaralhar por linha vaza o sujeito") é uma asserção executável na suíte de testes, não apenas uma frase no texto. É o Princípio II levado ao limite: o argumento do livro falha o build se deixar de ser verdade.

Edição 0.1 — 2026-08-01 · Fundação: maquinaria, estrutura e a camada interativa (spec 001) #

O repositório nasce com a máquina inteira funcionando e o conteúdo em construção — deliberadamente nessa ordem, para que nenhum capítulo seja escrito fora do formato que o livro exige de si mesmo.

O que entrou:

• Governança — constituição de 9 princípios, fundindo a didática e o ciclo spec-driven do livro de Engenharia de Harness com o processo de desenvolvimento do Maestro (raias, DoD verificável, skills-primeiro, ADR, gate de CHANGELOG).
• Estrutura do livro — 18 capítulos em 3 partes, mais o aparato. Todos com objetivos de aprendizagem declarados (Backward Design: os objetivos vêm antes do corpo).
• Capítulos escritos — 00 Introdução, 01 Fundamentos e 04 Avaliação (o piloto do esqueleto v4). Os demais são esqueletos com objetivos e problema definidos.
• Camada interativa — exercícios em 5 tipos (múltipla, múltipla-multi, numérica, completar, aberta por rubrica) corrigidos no servidor, com feedback explicativo e revelação de gabarito só na 2ª tentativa; vídeos curados com player de fachada (nada é pedido a terceiros antes do clique).
• Backend — tutor com busca no texto do livro, correção de exercícios, progresso anônimo e telemetria consentida. 23 testes verdes.
• Motor de publicação — Markdown → site navegável, com gate de links internos e gate do banco de exercícios.

Modelo de IA usado: Claude (Anthropic), via Claude Code, sessão de 2026-08-01. Autoria, curadoria e responsabilidade humanas — ver Autor.

O que ficou de fora, e por quê: os 15 capítulos-esqueleto não têm corpo, exercícios nem vídeos. Escrevê-los agora, fora do ciclo spec-driven, violaria o Princípio VII — cada um entra por sua própria spec, com sua rodada de pesquisa verificada. A bibliografia reflete isso: 5 referências ✓ e as demais ⏳, honestamente marcadas.

Snapshot por capítulo #

Níveis (constituição 1.1.0): esqueleto = objetivos e problema · essencial = corpo ensinável e prática · completo = o portão dos sete itens.

Os capítulos 19–27, criados na edição 0.5, estão todos em esqueleto. O 18 está em essencial.

Registro de expiração — o placar das previsões #

Cada capítulo declara uma cláusula de expiração: o que, ali, tem prazo. Aqui elas são acompanhadas.

| E3 | Gradient boosting é a escolha padrão para tabular de porte médio (Grinsztajn et al., 2022). Gatilho de revisão: um benchmark independente, com igual rigor de busca de hiperparâmetros, mostrando vantagem consistente de método não-árvore nesse regime. | 07 | 2026-08 | 🔵 aberta | — |

Legenda: 🔵 aberta (ainda em pé, sem evidência de mudança) · 🟡 em curso (há sinais, mas não conclusivos) · 🟢 confirmada (o previsto aconteceu) · 🔴 refutada (o livro errou — e isso é a notícia mais importante de uma edição)

Cadência #

• Janela trimestral (próxima: 2026-11): reconferir vídeos, reexecutar os experimentos com as versões correntes das bibliotecas, atualizar o placar acima e as datas de revisão.
• Gatilho extraordinário: qualquer evento que invalide uma "Síntese — o que levar" dispara revisão pontual do capítulo afetado, sem esperar a janela.
• Gatilho por telemetria: exercício com taxa de acerto baixa e volume relevante é sinal de texto mal escrito. Ele entra na fila de revisão — ver Uso do livro.