Métricas e Validação de Modelos de IA: Do Zero à Prática

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