MLops + ORANGE completo: modelos machine learning

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.