AutoML para classificação: encontre o melhor modelo com Python

Testar manualmente dezenas de algoritmos de machine learning para encontrar o melhor modelo de classificação é demorado e propenso a tentativas e erros. O AutoML (Automated Machine Learning) simplifica esse processo treinando e ajustando automaticamente vários modelos para encontrar o melhor desempenho para seu conjunto de dados. Este curso somente de texto orienta você pelo processo de aproveitamento do Python SDK para configurar e executar tarefas de classificação do AutoML, transformando a forma como você aborda a seleção de modelos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais do AutoML e a terminologia de classificação - Configure os trabalhos de classificação do AutoML usando o moderno Python SDK - Prepare e formate seus conjuntos de dados para pipelines de treinamento automatizados - Analise as execuções de treinamento e avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave como ROC-AUC e F1-score - Identifique e registre o modelo de classificação de melhor desempenho para implantação - Aplique as melhores práticas para lidar com dados desequilibrados dentro de fluxos de trabalho automatizados Começando com definições-chave e conceitos básicos, este curso orienta você passo a passo através de explicações escritas e trechos de código práticos. Você aprenderá a inicializar o SDK, definir parâmetros de treinamento, executar experimentos e interpretar os resultados para selecionar o melhor modelo. Este curso foi projetado para analistas de dados iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam agilizar seus fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. Nenhuma experiência avançada de aprendizado de máquina é necessária, embora uma familiaridade básica com o Python seja recomendada. Comece a automatizar seus fluxos de trabalho de machine learning e encontre os melhores modelos de classificação hoje mesmo.