• Roger Sampaio

AutoML no Azure Machine Learning Studio


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Fala meus guerreiros. A construção de modelos de aprendizado de máquina não é de perto uma tarefa trivial, ao contrário: demanda expertise e leva bastante tempo. É um processo oneroso, iterativo (que diversas etapas se repetem até que o modelo atinja as métricas esperadas). Na prática para que um modelo entre em produção, o Cientista de Dados irá fazer muitos, muitos modelos e testes até que a versão final esteja pronta. Entre as etapas envolve: selecionar um conjunto de variáveis preditoras, testá-las para verificar se elas agregam valor ao modelo, testar diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, comparar a performance entre eles ajustando incluindo os hyperparametros. O AutoML serve com uma boa alternativa para minimizar o tempo de desenvolvimento de um modelo preditivo, porque automatiza essas tarefas citadas anteriormente, servindo como uma verdadeira luva para o cientista. Descubra em detalhes o que é AutoML, como implementá-lo utilizando a tecnologia do Azure, vantagens e desvantagens nessa divertida palestra do SQL Week Conference 3 edição, Recife.

Mais detalhes desse evento aqui:

https://consultabd.wordpress.com/2022/02/01/resumo_sqlwrc03/

Beijos no coração.



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