Episódio
Simplificando o Machine Learning com ML automatizado
A construção 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 domínios de negócios aproveitem o ML em seu trabalho diário usando a interface do usuário da Web sem escrever uma única linha de código, bem como otimizar o trabalho dos cientistas de dados automatizando parte do trabalho técnico.
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[00:55] - Inicie um experimento automatizado de ML
[03:07] - Analise as saídas do experimento e implante o modelo recomendado
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