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Como criar um modelo de Machine Learning - Do ZERO à PRODUÇÃO Automatizando TUDO - Parte 1
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Nesse vídeo iniciaremos a criação de um projeto para criação de um modelo de Machine Learning do zero até a implantação em produção, deixando o processo todo automatizado.
Iremos criar um modelo de Machine Learning para prever a inadimplência de clientes que realizaram um financiamento imobiliário, com o objetivo de minimizar os riscos de atraso de pagamentos das parcelas do financiamento.
Este projeto terá várias etapas, começando pela criação da estrutura de banco de dados para extração dos dados do sistema ERP e inserindo os dados em um outro banco de dados através de um processo automático de ETL. Iremos criar também tabelas e procedures em nosso banco de dados e estas tabelas e procedures serão utilizadas e integradas com o Python.
No Python iremos realizar todas as etapas do trabalho de criação de um modelo de Machine Learning, passando inicialmente pela coleta de dados, depois pela fase de analise exploratória, tratamento de dados, analise de valores missing, engenharia de atributos, analises estatísticas, detecção de outliers, balanceamento de variáveis, criação e treino do modelo de Machine Learning até a automatização de todo esse processo para fazermos o Deploy simulando um ambiente de produção, deixando no final tudo automatizado.
Avaliaremos também através de gráficos utilizando o Seaborn as métricas e variaveis mais importantes para a criação do nosso modelo de Machine Learning, faremos analise de gráfico Boxplot e muito mais.
Vídeos que podem te ajudar bastante:
Playlist para você que quer iniciar em Python com muito conteúdo que irá te ajudar bastante.
COMO INSTALAR O SQL SERVER - O Guia Completo
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👍 Equipamentos que utilizo no meu dia a dia
Link para download do material apresentado no vídeo
#machinelearning
#python
#cienciadedados
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No Python iremos realizar todas as etapas do trabalho de criação de um modelo de Machine Learning, passando inicialmente pela coleta de dados, depois pela fase de analise exploratória, tratamento de dados, analise de valores missing, engenharia de atributos, analises estatísticas, detecção de outliers, balanceamento de variáveis, criação e treino do modelo de Machine Learning até a automatização de todo esse processo para fazermos o Deploy simulando um ambiente de produção, deixando no final tudo automatizado.
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