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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/mlops-orange-completo-modelos-machine-learning/
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课程名称：MLops + ORANGE 完整课程：机器学习模型 概述：本课程旨在帮助学习者理解数学和统计模型的运作方式，以及如何在日常生活中将其应用于实际。课程包含丰富的理论基础和老师们的深刻见解。MLops（机器学习运维）是基于与DevOps相似的原则，旨在整合和自动化机器学习模型的开发与运维。课程将探讨创建和维护机器学习模型时面临的各种挑战，包括模型的时效性、数据依赖性、模块化、版本管理、测试、监控以及部署等关键环节。 ORANGE是市场上为数不多的、完全用Python构建的工具，数据分析师能够通过其直观的视觉界面满足数据挖掘的各种需求。该课程涵盖以下方面：开放源码的机器学习和数据可视化，适合初学者和专家使用。课程提供互动的数据分析工作流程和丰富的工具箱，允许用户轻松执行简单的数据分析，并智能可视化数据。学习者可以探索统计分布、散点图，甚至深入使用决策树和层次聚类等高级算法。 课程强调快速的定性数据分析，干净的可视化界面使得用户能够专注于数据探索而不是编码，智能模块便于快速原型建模。学员可以将小组件放置于界面中，连接它们，加载数据集并提取洞见。此外，ORANGE还提供多种外部数据源的数据提取插件。 本课程设有两个路径：第一条路径（ROADMAP ONE）为数据挖掘项目奠定基础，第二条路径（ROADMAP TWO）则集中于更复杂的机器学习算法。此次课程将成为您学习机器学习的绝佳机会，欢迎您立即开始学习！
Este é um daqueles cursos que você precisa trabalhar para entender como funciona os modelos matemáticos e estatísticos e como podem ser utilizados de forma prática, no seu dia a dia, com uma fundamentação teórica rica e grandes insights pelos professores. MLops significa (Machine Learning Operations), baseado em princípios semelhantes ao DevOps, que da mesma forma busca integrar e automatizar o desenvolvimento e a operação. É a operação de modelos de Machine Learning.Veremos como trabalha em MLops:criar e manter modelos de Machine Learning pode apresentar vários desafios:Modelos são temporais, precisam, eventualmente, serem atualizadosModelos não dependem apenas de código, mas de dadosModelos devem ser modularesModelos devem ser versionados, assim como qualquer outro tipo de programaDados podem mudar, e isso pode afetar de forma positiva o modelo, mas também pode simplesmente para-loModelos precisam ser testadosModelos precisam ser monitorados, pois sua performance pode se degradarModelos precisam ser implantadosJá no ORANGE que é uma das poucas ferramentas de mercado, totalmente construída em python, que o analista de dados pode trabalhar de forma totalmente visual, com um amplo aspecto de atendimento a diversas demandas na área de mineração de dados por meio do uso de algoritmos de Machine Learning.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 ferramentasexecute 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. Este curso comtempla o ROADMAP ONE, que contempla a base para iniciar os seus projetos de mineração de dados e o ROADMAP TWO, que contempla a parte final dando ênfase nos algoritmos de Machine Learning mais complexo.Será um dos cursos mais incríveis sobre Machine Learning que você aprenderá.Venha e comece hoje mesmo.
