Entregar o resultado de um projeto de Machine Learning envolve várias etapas que garantem que o modelo desenvolvido seja compreendido, avaliado e utilizado de maneira eficaz pelos stakeholders.
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Importância de Model e Data Drift no Contexto de Machine Learning
A identificação e a mitigação de Model Drift e Data Drift são essenciais para garantir que os modelos de Machine Learning permaneçam relevantes e precisos em um ambiente de dados em constante mudança.
Por Que a Métrica AUC é a Ideal Para Comparar Modelos de Machine Learning Diferentes?
A métrica AUC, que representa a Área sob a Curva ROC (Receiver Operating Characteristic), é amplamente utilizada para comparar modelos de Machine Learning para classificação, especialmente em contextos onde as classes estão desbalanceadas.
Dados Linearmente x Não Linearmente Separáveis
A questão da linearidade em dados, especialmente no contexto de algoritmos de classificação, refere-se à capacidade de separar classes de dados usando uma linha reta (em duas dimensões), um plano (em três dimensões) ou um hiperplano (em dimensões mais altas). Essa separação linear é fundamental para entender como diferentes algoritmos de aprendizado de máquina modelam e fazem previsões a partir dos dados.
10 Algoritmos Populares em Machine Learning
Aqui estão 10 algoritmos de Machine Learning que são muito populares e ajudam a resolver inúmeros problemas de negócio.
Normalização em Machine Learning
A normalização dos dados é uma técnica frequentemente usada em aprendizado de máquina (Machine Learning) para transformar variáveis diferentes e colocá-las em uma mesma escala comum.
Inferência Estatística x Machine Learning
Inferência Estatística e Machine Learning são duas áreas que compartilham muitos conceitos e técnicas, mas têm objetivos e abordagens distintas.
Por Que Você Deve Aprender Álgebra Linear Para Trabalhar com Machine Learning?
Assim como uma base sólida é essencial para um edifício, a Álgebra Linear constitui um segmento de aprendizado essencial para trabalhar com Machine Learning. Este artigo apresenta as cinco principais razões Por Que Você Deve Aprender Álgebra Linear Para Trabalhar com Machine Learning?
Os 7 Passos Para Construir Modelos de Machine Learning
Aqui estão os 7 passos principais para construir modelos de Machine Learning, com o percentual em relação ao total, de cada um dos passos.
Kubernetes: Pods, Nodes, Containers e Clusters
O Kubernetes surgiu como plataforma de orquestração de containers, sendo ferramenta essencial para equipes de Engenharia de Dados. Sua importância é cada vez maior na infraestrutura de Big Data e no deploy de modelos de Machine Learning. Vamos compreender o que é o Kubernetes.