Desvendando o AutoML e Deploy no Azure Machine Learning
- Roger Sampaio
- 11 de jun. de 2022
- 1 min de leitura
Fala meus guerreiros. Construir um modelo de aprendizado de máquina não é uma tarefa trivial, porque envolve uma série de tarefas iterativas e onerosas em termos de tempo. Na prática, o tempo médio de desenvolvimento de modelo preditivo é cerca de três meses, a depender da complexidade do projeto podendo elevar exponencialmente em mais meses. Tratar valores outliers, variáveis categóricas, variáveis quantitativas, testar com diferentes algoritmos e verificar qual obteve melhor desempenho, otimizar o algoritmo com ajuste de hyperparametros entre outras são algumas dessas tarefas executadas pelo Cientista de Dados. É aí que entra o AutoML, automated machine learning, aprendizado de máquina automatizado, que executa todas as etapas citadas anteriormente. O Azure oferece o autoML através do serviço Azure Machine Learning. Confira aqui o que é autoML, prós, contras e demonstração de um exemplo prático utilizando uma base do pokémon (legal e didático kkk). Beijos no coração.
Base Pokémon:
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