Frameworks ia & machine learning brasil - 12-teilige buchserie (6 Ergebnisse)

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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - APRENDA LIGHTGBM Construa Modelos Precisos com Machine Learning EscalávelEste livro é ideal para estudantes, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e analistas que desejam dominar o LightGBM com aplicação prática em ambientes corporativos. Você aprenderá a preparar dados, otimizar hiperparâmetros e integrar modelos com ferramentas líderes do mercado como AWS, Azure, Google Cloud, MLflow, Optuna e Docker. Explore conceitos como boosting, leaf-wise tree growth, aceleração com GPU, tuning automático e deploy multiplataforma.Inclui: - Instalação e configuração do LightGBM em ambientes Windows, Linux e cloud- Preparação de datasets com Pandas, NumPy e integração com Spark- Otimização avançada de hiperparâmetros com Optuna e Hyperopt- Monitoramento e rastreamento de experimentos com MLflow- Deploy em produção usando Flask, FastAPI, Docker e pipelines CI/CD em AWS e AzureAo final, você estará capacitado a construir modelos de machine learning de alto desempenho, prontos para rodar em ambientes empresariais e soluções cloud globais.lightgbm, aws, azure, google cloud, mlflow, optuna, docker, pipelines ci/cd, gpu acceleration, machine learning em produção.…

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - APRENDA XGBoost: Desenvolva Modelos de Alto Desempenho para Previsões PrecisasDominar o XGBoost é uma competência essencial para profissionais que atuam com ciência de dados, machine learning e engenharia de modelos preditivos em ambientes críticos. Ampliamente utilizado em competições técnicas, soluções de negócio e sistemas produtivos de larga escala, o XGBoost é referência absoluta em performance, estabilidade e controle em pipelines supervisionados. Este livro oferece uma abordagem direta, aplicada e tecnicamente precisa sobre todos os aspectos centrais da biblioteca, com foco em aplicações reais e validação profissional.Desenvolvido conforme o Protocolo TECHWRITE 2.3, o conteúdo é ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, analistas técnicos e estudantes que desejam dominar o uso do XGBoost com foco operacional e integração completa a sistemas. A estrutura modular permite avançar da compreensão conceitual ao deploy técnico, com código explicado, práticas recomendadas e resolução estruturada de erros.Você aprenderá a construir modelos robustos para classificação, regressão e multiclasse, com avaliação avançada, tuning automatizado e integração com ambientes de produção.Inclui: - Pipeline de dados estruturado com Pandas e NumPy- Modelagem supervisionada com XGBClassifier e XGBRegressor- Tuning com GridSearchCV, RandomizedSearchCV e validação cruzada- Explicabilidade com SHAP Values, importance_gain e visualizações- Previsões em séries temporais com janelas deslizantes- Deploy via Flask, FastAPI, Streamlit e Docker- Execução com GPU (CUDA) e clusters Dask- Integração com AWS SageMaker e modelagem empresarial- Estudos de caso com datasets públicos e checklist profissional finalDomine o XGBoost e posicione-se com autoridade técnica em projetos que exigem previsões precisas, validação confiável e entregas integradas com sistemas e objetivos estratégicos. Este livro é o seu manual de referência para o uso profissional do algoritmo mais potente da modelagem supervisionada moderna.xgboost, machine learning supervisionado, classificação e regressão, tuning de hiperparâmetros, deploy com Flask e FastAPI, SHAP Values, séries temporais, Dask, GPU, SageMaker, projetos empresariais, explicabilidade, modelagem preditiva, pipelines de produção.…