AUTOML + ORANGE completo: analisando dados e modelos
Criação de modelos Machine Learning automatizados e aprendizado aplicado
What you will learn
Exploração de Dados
Visualização de Dados
Machine Learning
Agrupamento, descoberta de grupos em dados
Classificação e modelagem preditiva
Algoritmos de Mineração
Análise Estatística
Trabalhando Widget: Color, Distributions, Pivot Table
Trabalhando Widget: Feature Statistics, Data Sample
Trabalhando com Widget: Paint Data
Trabalhando com Widget: Outliers ,Scatter Plot
Trabalhando com: Create Class
Trabalhando com: Select By data index
Trabalhando com: Edit Domain
Trabalhando com: Freeviz
Trabalhando com: Árvore de Decisão
Trabalhando com: Cluster - Imagens
Trabalhando com: Correlação
Trabalhando com: Cluster – K-means
Trabalhando com: Cluster - Imagens
Trabalhando com Widget Predictions (realizando previsões)
Trabalhando com Widget Confusion Matrix (analisando matriz de score)
Trabalhando com Widget Test and Score (avaliando modelos)
Criando um modelo estatístico
Estimando pelo modelo estatístico
Salvando modelos estatísticos em python e executando em bases de teste para previsões
Trabalhando com o algoritmo de associação APRIORI
Trabalhando com Widget MDS
Trabalhando com Widget Mosaic Display
Trabalhando Widget CN2 Rules
Trabalhando Widget Box Plot
Criando modelos por Redes Neurais
Why take this course?
Unimos duas grandes forças no aprendizado de modelos de Machine Learning para você que deseja adentrar na área de Data Science, conhecimento de base e práticas com profundidade.
Falando em AUTOML se você já implementou modelos de Machine Learning, não há nada igual com o uso de AUTOML, você será possível, testar cada configuração, eliminando em termos de tempo e de custo computacional. Você verá como:
Criar Modelos Melhores!
Participar de Competições de Machine Learning!
Criar Produtos Orientados a Dados!
Este curso mostra como podemos usar e criar modelos melhores do que aqueles que humanos, mesmo experientes, poderiam conseguir. Neste curso você estudar:
O que é Auto Machine Learning e qual sua importância para a Inteligência Artificial
Como Auto Machine Learning funciona
Como é o processo de otimização de hiper parâmetros
Implementação práticas com Python usando H2O, AutoKeras e MLBOX
Construção de uma aplicação web com R
Já trabalhando com ORANGE você ficará surpreso ao criar modelos estatísticos e de Machine Learning, totalmente visuais, isso mesmo, sem criar uma única linha de código, é o LOW CODE em ação para projetos de Ciência de Dados.
Você explorará:
ASPECTOS PRESENTES:
Aprendizado de máquina de código aberto e visualização de dados para iniciantes e especialistas. Fluxos de trabalho de análise de dados interativos com uma grande caixa de ferramentas
execute análise de dados simples com visualização inteligente de dados. Explore distribuições estatísticas, gráficos de dispersão ou mergulhe mais fundo com árvores de decisão, agrupamentos hierárquicos. Até seus dados multidimensionais podem se tornar sensíveis em 2D, especialmente com classificações e seleções inteligentes de atributos.
Exploração interativa de dados para análise qualitativa rápida com visualizações limpas. A interface gráfica do usuário permite que você se concentre na análise exploratória de dados em vez codificação, enquanto padrões inteligentes tornam extremamente fácil a criação rápida de protótipos de um fluxo de trabalho de análise de dados. Coloque widgets na tela, conecte-os, carregue seus conjuntos de dados e colete os insights!
Use vários complementos disponíveis no Orange para extrair dados de fontes de dados externas.
Dividindo o treinamento de ORANGE em duas partes, para assimilação mais fácil.
Então, venha aprender com conceitos modernos e aplicáveis no seu dia a dia.