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Programa do Curso
Introdução e Configuração do Ambiente
- O que é AutoML e por que ele importa
- Configurando ambientes Python e R
- Configurando desktop remoto e ambientes de nuvem
Explorando as Funcionalidades do AutoML
- Capacidades principais dos frameworks de AutoML
- Otimização de hiperparâmetros e estratégias de busca
- Interpretando saídas e logs do AutoML
Como o AutoML Seleciona Algoritmos
- Máquinas de Gradiente Boosting (GBMs), Florestas Aleatórias, GLMs
- Redes neurais e backends de deep learning
- Compromissos: precisão vs. interpretabilidade vs. custo
Preparação e Pré-processamento de Dados
- Trabalhando com dados numéricos e categóricos
- Engenharia de características e estratégias de codificação
- Lidando com valores ausentes e desequilíbrio de dados
AutoML para Diferentes Tipos de Dados
- Dados tabulares (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT)
- Dados de séries temporais (previsão e modelagem sequencial)
- Tarefas de texto e NLP (classificação, análise de sentimento)
- Classificação de imagens e visão computacional (Auto-Keras, TensorFlow, PyTorch)
Implantação e Monitoramento de Modelos
- Exportando e implantando modelos de AutoML
- Construindo pipelines para previsão em tempo real
- Monitorando drift de modelo e estratégias de reentrenamento
Ensemble e Tópicos Avançados
- Empilhamento e combinação de modelos de AutoML
- Considerações sobre privacidade e conformidade
- Otimização de custos para AutoML em larga escala
Solução de Problemas e Estudos de Caso
- Erros comuns e como corrigi-los
- Interpretando o desempenho do modelo de AutoML
- Estudos de caso de uso na indústria
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com algoritmos de aprendizado de máquina
- Experiência em programação Python ou R
Público-alvo
- Analistas de dados
- Cientistas de dados
- Engenheiros de dados
- Desenvolvedores
14 Horas