Aprenda a avaliar modelos de IA com precisão e transforme dados em insights acionáveis. Este curso oferece as ferramentas para garantir que seus modelos sejam robustos, interpretáveis e prontos para produção.
Nível: Intermediário
Para quem é: Cientistas de dados, engenheiros de machine learning, desenvolvedores de IA e analistas de sistemas que desejam aprimorar suas habilidades em avaliação de modelos
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar métricas de avaliação, validação e otimização de modelos de IA, garantindo desempenho e confiabilidade em produção
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Entendendo métricas clássicas: acurácia, precisão, recall e F1-score
- Avaliando modelos de regressão: MSE, RMSE, R² e MAE
- Explorando métricas para NLP: BLEU, ROUGE e perplexidade
- Implementando validação cruzada e estratificação de dados
- Otimizando hiperparâmetros com GridSearch e RandomSearch
- Lidando com dados desbalanceados: técnicas de oversampling e undersampling
- Interpretando modelos com SHAP e LIME
- Automatizando pipelines de validação com MLflow
- Projeto Final: Construindo um relatório de avaliação completo para um modelo de IA
Projeto Final
Um relatório técnico detalhado com métricas de avaliação, visualizações de desempenho e recomendações de melhorias para um modelo de IA pré-treinado, incluindo código em Python e documentação