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Descrição do curso
Colocar modelos de machine learning em produção parece fácil com as ferramentas modernas, mas muitas vezes termina em frustração quando o desempenho em produção é pior do que no desenvolvimento. Este curso vai te dar quatro superpoderes que vão fazer você se destacar na área de ciência de dados e construir pipelines que resistem ao tempo: como ajustar exaustivamente cada aspecto do seu modelo em desenvolvimento; como aproveitar ao máximo a expertise de domínio disponível; como monitorar o desempenho do seu modelo e lidar com qualquer deterioração; e, por fim, como lidar com dados mal ou pouco rotulados. Aprofundando no estado da arte do sklearn e trabalhando com conjuntos de dados reais de áreas em alta, como saúde personalizada e cibersegurança, este curso revela uma visão de machine learning direto da linha de frente.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
O Workflow Padrão
Neste capítulo, você vai relembrar o básico de um workflow de aprendizado supervisionado, com ajuste, seleção e treinamento de modelos, engenharia e seleção de features, e técnicas de divisão de dados. Você vai entender como essas etapas do workflow dependem umas das outras e reconhecer como todas elas podem contribuir para — ou combater — o overfitting: o pior inimigo de quem trabalha com dados. Ao final do capítulo, você já estará fluente em aprendizado supervisionado e pronto para mergulhar em conteúdos mais avançados nos próximos capítulos.
- Pipelines de aprendizagem supervisionada50 XP
- Engenharia de atributos100 XP
- Seu primeiro pipeline100 XP
- Complexidade do modelo e overfitting50 XP
- Grid search CV para complexidade do modelo100 XP
- Número de árvores e estimadores50 XP
- Engenharia de atributos e overfitting50 XP
- Codificações categóricas100 XP
- Transformações de atributos100 XP
- Juntando tudo100 XP
2
O Humano no Loop
No capítulo anterior, você aprimorou seu conhecimento sobre workflows padrão de aprendizado supervisionado. Neste capítulo, você vai analisar criticamente as formas como o conhecimento de especialistas é incorporado no aprendizado supervisionado. Isso é feito pela identificação da unidade de análise apropriada — o que pode exigir engenharia de features a partir de múltiplas fontes de dados —, pelo processo às vezes imperfeito de rotular exemplos e pela especificação de uma função de perda que capture o verdadeiro valor de negócio dos erros cometidos pelo seu modelo de machine learning.
3
Gestão do Ciclo de Vida do Modelo
No capítulo anterior, você incorporou diferentes formas de feedback de especialistas no seu workflow e o avaliou de maneiras alinhadas ao valor de negócio. Agora é hora de praticar as habilidades necessárias para colocar seu modelo em produção e garantir que ele continue com bom desempenho, melhorando-o iterativamente. Você também vai aprender a diagnosticar dataset shift e mitigar o efeito que um ambiente em mudança pode ter na acurácia do seu modelo.
4
Workflows Não Supervisionados
Nos capítulos anteriores, você estabeleceu uma base sólida em aprendizado supervisionado, incluindo o conhecimento de como colocar modelos em produção, mas sempre assumindo que haveria um conjunto de dados rotulado disponível para sua análise. Neste capítulo, você encara o desafio de modelar dados sem rótulos — ou com pouquíssimos rótulos. Isso te leva a uma jornada por detecção de anomalias, um tipo de modelagem não supervisionada, e por aprendizado baseado em distância, onde crenças sobre o que constitui similaridade entre dois exemplos podem substituir rótulos e ajudar você a alcançar níveis de acurácia comparáveis a um workflow supervisionado. Ao concluir este capítulo, você vai se destacar por saber, com segurança, quais ferramentas usar para adaptar seu workflow e superar desafios comuns do mundo real.
Projetando Workflows de Machine Learning em Python
Curso
concluído
