Pipelines de ML de produção: ciência e implantação de dados tabulares

A transição do treinamento de modelos isolados para a implantação de sistemas confiáveis e prontos para produção é o maior obstáculo para os aspirantes a profissionais de ML.Este curso fornece o conhecimento fundamental e as etapas práticas necessárias para limpar essa lacuna. Você dominará todo o fluxo de trabalho necessário para lidar com dados estruturados, evitar armadilhas comuns, como vazamento de dados, e servir previsões de forma eficiente, preparando-o para funções de engenharia de ML do mundo real. O que você vai aprender: * Entenda os princípios de construção de pipelines de aprendizado de máquina modulares e mantidos para dados estruturados. * Aplicar técnicas avançadas de engenharia de recursos e métodos rigorosos de validação para evitar vazamento de dados e garantir a robustez do modelo. * Domine modelos de impulsionamento de gradiente de alto desempenho, como CatBoost e LightGBM, para tarefas complexas de classificação e regressão tabular. * Configure o ajuste automatizado de hiperparâmetros usando ferramentas como Optuna para encontrar de forma eficiente as configurações ideais do modelo. * Interpretar as previsões do modelo com precisão usando valores SHAP para fornecer a explicabilidade necessária para as partes interessadas e depuração. * Projetar e implementar fluxos de trabalho básicos de inferência em lote e APIs REST simples para servir e integrar modelos sem problemas. * Pratique a estruturação de código e o gerenciamento de ambientes essenciais para o desenvolvimento profissional de ML. Começamos com conceitos fundamentais no processamento de dados estruturados e progredimos através da geração de recursos, validação rigorosa, otimização e, finalmente, fundamentos de implantação.O foco está em fluxos de trabalho práticos e repetíveis usando bibliotecas Python modernas. Este curso é projetado para iniciantes que estão familiarizados com a sintaxe básica do Python e querem fazer a transição para a construção de soluções profissionais de aprendizado de máquina para dados estruturados. Comece a criar seu primeiro pipeline de ML de nível de produção hoje mesmo.