Domine AutoML: Machine Learning Automatizado
What you'll learn
- Entenda o que é Auto Machine Learning
- Crie Modelos melhores para Negócios, Competições e Produtos Orientados a Dados
- Veja na prática como Auto Machine Learning Funciona
- Entenda como opera o processo de otimização de Hiper parâmetros
- Implemente técnicas de Auto Machine Learning com Python
- Conheça bibliotecas como AutoKeras, MLBOX e H2O
- Crie uma Aplicação de Auto Machine Learning com R
- Bônus: Auto-Weka
Requirements
- Conhecer os fundamentos de Machine Learning
- Lógica de Programação
Description
Se você já implementou modelos de Machine Learning sabe que existe uma gama muito grande de classificadores e de configurações diferentes. Testar cada configuração possível é um processo penoso, em termos de tempo e de custo computacional. Ao mesmo tempo, uma pequena diferença na precisão de um modelo pode significar a diferença entre o lucro e o prejuízo de uma empresa, a cura ou não de um paciente ou o sucesso ou fracasso de uma campanha de marketing. Com este curso você será capaz de:
Criar Modelos Melhores!
Participar de Competições de Machine Learning!
Criar Produtos Orientados a Dados!
Este curso mostra como podemos usar o poder computacional para otimizar hiper parâmetros, criando modelos melhores do que aqueles que humanos, mesmo experientes, poderiam conseguir. Neste curso você estudar:
O que é Auto Machine Learning e qual sua importância para a Inteligência Artificial
Como Auto Machine Learning funciona
Como é o processo de otimização de hiper parâmetros
Implementação práticas com Python usando H2O, AutoKeras e MLBOX
Construção de uma aplicação web com R
Bônus: Auto-Weka
O curso ainda inclui códigos fonte de exemplo e slides em formato pdf para download.
Who this course is for:
- Cientistas de Dados
- Analistas de Dados
- Interessados em Machine Learning
Instructor
Fernando Amaral trabalha com projetos relacionados a dados há mais de 15 anos. É autor de diversos livros sobre Ciência de Dados. Possui dezenas de artigos e vídeos publicados sobre ciência de dados e carreiras na área. Como professor, já tem mais de 250.000 alunos matriculados em seus mais de 50 cursos.