Episódio
Simplificando o Machine Learning com ML automatizado
A criação de modelos precisos de aprendizado de máquina requer uma compreensão profunda do aprendizado de máquina, bem como outras habilidades de ciência de dados e codificação. O objetivo do aprendizado de máquina automatizado é aliviar esses requisitos, automatizando o fluxo de trabalho de ML de limpeza de dados, engenharia de recursos, seleção de algoritmos, ajuste de hiperparâmetros e implantação. Permitir que especialistas em domínio de negócios aproveitem o ML em seu trabalho diário usando a interface do usuário da Web sem escrever uma única linha de código, além de otimizar o trabalho dos cientistas de dados automatizando parte do trabalho técnico.
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[00:55] - Iniciar um experimento de ML automatizado
[03:07] - Analisar saídas de experimentos e implantar modelo recomendado
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