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Programa do Curso
- Introdução ao aprendizado de máquina de ML como parte da inteligência artificial Tipos de algoritmos de ML Desafios e uso potencial de ML Overfitting e compensação de viés-variância em ML Técnicas de aprendizado de máquina O fluxo de trabalho de aprendizado de máquina Aprendizagem supervisionada - Classificação, Regressão Aprendizagem não supervisionada - Clustering, Detecção de anomalias Aprendizagem semissupervisionada e Reinforcement Learning Consideração em aprendizado de máquina Pré-processamento de dados Preparação e transformação de dados Engenharia de recursos Dimensionamento de recursos Redução de dimensionalidade e seleção de variáveis Visualização de dados Análise exploratória Estudos de caso Engenharia avançada de recursos e impacto nos resultados em regressão linear para previsão Análise de séries temporais e Previsão de volume mensal de vendas - métodos básicos, ajuste sazonal, regressão, suavização exponencial, ARIMA, redes neurais Análise de cesta de compras e mineração de regras de associação Análise de segmentação usando clustering e mapas auto-organizados Classificação de quais clientes provavelmente entrarão em default usando regressão logística, decisão árvores, xgboost, svm
Requisitos
Conhecimento e sensibilização para os Machine Learning fundamentos
14 Horas
Declaração de Clientes (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
