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Curso de 【AutoML】Aprenda aprendizado de máquina automatizado! 【PyCaret / Google Colab / Kaggle】

Economize R$ 87,10

Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprenda Aprendizado Automático Automatizado com PyCaret, Google Colab e Kaggle

Visão geral do curso

O AutoML (Aprendizado Automático Automatizado) permite a implementação eficiente de aprendizado de máquina com código curto. Este curso irá ensiná-lo a usar a biblioteca PyCaret para automatizar tarefas como pré-processamento de dados, comparação de modelos e otimização de hiperparâmetros. Você também terá a oportunidade de enfrentar desafios do Kaggle.

Detalhes do curso

O AutoML tem ganhado significativa atenção nos últimos anos devido à sua facilidade de uso sem precedentes. Ele permite que pessoas sem experiência em aprendizado de máquina aproveitem as poderosas capacidades de aprendizado de máquina. Neste curso, você aprenderá de forma abrangente sobre o AutoML e o aprendizado de máquina. Em seguida, você usará a biblioteca PyCaret para automatizar tarefas como pré-processamento de dados, comparação de modelos e otimização de hiperparâmetros. Por fim, você aplicará o AutoML no Kaggle. Ao utilizar bibliotecas de AutoML, você pode substituir centenas de linhas de código por apenas algumas linhas. Essa tecnologia prática e acessível é recomendada para aqueles que anteriormente evitaram o aprendizado de máquina por várias razões. Observe que a versão do Python no Google Colaboratory foi atualizada para 3.10, o que pode fazer com que o código de processamento de linguagem natural (pycaret.nlp) neste curso não funcione mais. Para garantir o funcionamento adequado, você precisará configurar um ambiente diferente, como o Visual Studio Code. Se você não precisar de validação de código, poderá simplesmente assistir às palestras relacionadas como vídeos e prosseguir.

Grade curricular do curso

Seção 1: Visão geral do AutoML - Compreender o básico do AutoML e experimentar um código simples Seção 2: Aprendizado de máquina e AutoML - Aprender sobre aprendizado de máquina em geral e sua conexão com o AutoML Seção 3: Explorando o potencial do AutoML - Explorar o potencial do AutoML no processamento de linguagem natural, detecção de anomalias e muito mais Seção 4: Aplicação prática do AutoML - Usar o AutoML para enfrentar problemas realistas no Kaggle Observe que este curso fornece uma explicação mínima da linguagem de programação Python. No entanto, você pode baixar um notebook que explica o básico do Python. Este curso utiliza o framework PyTorch para aprendizado profundo e o Google Colaboratory como ambiente de desenvolvimento Python.

O que você aprenderá

- Obter uma compreensão dos fundamentos do AutoML (Aprendizado Automático Automatizado) - Aprender como implementar o AutoML usando bibliotecas - Descobrir métodos eficientes para realizar aprendizado de máquina com código curto - Aprender sobre aprendizado de máquina em conjunto com o AutoML - Implementar tarefas como comparar algoritmos de aprendizado de máquina e ajustar hiperparâmetros com código curto - Desenvolver a capacidade de enfrentar desafios do Kaggle usando o AutoML

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