Está disponível o novo módulo de Inteligência Artificial Explicável (XAI) – Interpretabilidade e Explicabilidade em Machine Learning e IA, Curso Bônus Gratuito e Exclusivo Para os Alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Gradução DSA.
Empresas e outras organizações que trabalham com conjuntos de dados que podem ser considerados Big Data têm mais uma opção quando se trata de arquitetura de armazenamento. Cada vez mais vemos a evolução de uma arquitetura híbrida que está sendo chamada de “Data Lakehouse”.
Na quinta e última parte do Guia Definitivo Sobre Data Drift vamos compreender como identificar o drift com Testes Estatísticos e estratégias para combater o drift uma vez identificado.
Vamos colocar o drift em contexto através de dois estudos de caso.
Ignorar o Data Drift não é uma opção viável para qualquer organização que dependa de Machine Learning para tomar decisões críticas. As consequências vão muito além de uma simples queda em um gráfico de precisão; elas têm ramificações tangíveis e muitas vezes dispendiosas para o negócio, a reputação e a conformidade regulamentar. Agora na Parte 3 vejamos os perigos do data drift.
Com as definições fundamentais estabelecidas na Parte 1 deste guia, podemos agora aprofundar a taxonomia do drift e investigar as suas múltiplas origens. Compreender os subtipos específicos e as suas causas é importante para diagnosticar corretamente o problema e selecionar a estratégia de mitigação mais apropriada.
Elaboramos um guia para explicar o Data Drift de forma didática e com foco no que realmente importa. Dividimos este guia em cinco partes. Esta é a Parte 1.
Apache Airflow é uma plataforma de gerenciamento de fluxo de trabalho (workflow management plataform) de código aberto (open-source), que começou na Airbnb como uma solução para gerenciar os fluxos de trabalho cada vez mais complexos da empresa.
Este é um módulo de bônus temporário, que será disponibilizado para todos os alunos das Formações 4.0 e Programas de Pós-Graduação, dentro de Cursos de Aperfeiçoamento Profissional apenas até o dia 16/09/2025.
Sua forma de ver um curso online nunca mais será a mesma.
Bem-vindo(a) ao Curso Fundamentos de Linguagem Python – Do Básico a Aplicações de IA. Online, Gratuito e Com Certificado de Conclusão.
A PGMLOps – Pós-Graduação em Machine Learning e MLOps é um programa de extensão para quem deseja desenvolver experiência prática na construção e operacionalização de modelos de Machine Learning.
A Pós-Graduação em Engenharia de Machine Learning Lato Sensu da DSA é um programa de extensão para quem busca especialização no deploy e operacionalização de modelos de Machine Learning.
Com um arsenal de técnicas de tratamento de valores ausentes à disposição, a questão final é: como escolher a abordagem adequada para um determinado problema? A resposta não está em uma única “melhor” técnica, mas em um processo de tomada de decisão estruturado que equilibra a teoria estatística, os objetivos do projeto e as restrições práticas. Confira a sexta e última parte deste guia.
Nem todos os dados são tabulares e independentes. Estruturas de dados específicas, como séries temporais e variáveis categóricas, exigem abordagens de imputação para os valores ausentes que respeitem sua natureza intrínseca. Isso é o que veremos agora na quinta e penúltima parte do Guia Definitivo Para o Tratamento de Valores Ausentes em Data Science.