Como Criar uma Solução Completa de Data Science

Creation Time	April 12, 2024, 5:14 p.m.
Last Access Time	Nov. 22, 2024, 11:34 p.m.
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Keywords	Completa Science de Criar Solução uma Como Data
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6. Lives do Canal Editadas/3. Live 24 - Tutorial Básico de Pytorch/1. parte.mp4 556.1 MB
6. Lives do Canal Editadas/2. Live 18 - Introdução Básica a Redes Neurais com Tensorflow/1. parte.mp4 519.8 MB
6. Lives do Canal Editadas/1. Live 1 - Perguntas Gerais Sobre Data Science/1. parte.mp4 447.3 MB
1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/1. parte.mp4 442.5 MB
8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/1. parte.mp4 347.7 MB
8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/1. parte.mp4 232.7 MB
1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/1. parte.mp4 226.7 MB
2. Validação Avançada para Time Series/7. 7 Comentários sobre o Paper que Usei como Referência/1. parte.mp4 215.2 MB
5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/1. parte.mp4 186.7 MB
2. 2 Prepare os Dados/1. ATUALIZAÇÃO Assista este vídeo antes de iniciar o módulo 2/1. parte.mp4 152.9 MB
2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/1. parte.mp4 148.3 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/3. 3 Redes Neurais e Primeira Stack/1. parte.mp4 144.4 MB
3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/1. parte.mp4 144.2 MB
3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/1. parte.mp4 131.5 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/9. 9 Stacking (com Model Selection) Usando Ridge/1. parte.mp4 129.4 MB
3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/1. parte.mp4 129.3 MB
5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/1. parte.mp4 122.3 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/6. 6 XGBoost na GPU e Diversidade em Grupos de Linhas/1. parte.mp4 120.7 MB
3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/1. parte.mp4 118.6 MB
5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/1. parte.mp4 117.5 MB
2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4 117.0 MB
4. 4 Coloque em Produção/7. 47 Analisando a Solução Final/1. parte.mp4 108.6 MB
3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/1. parte.mp4 108.3 MB
2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4 102.6 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/10. 10 Stack Final com Média Ponderada de 2 Modelos/1. parte.mp4 102.5 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/1. 1 Introdução ao Stacking na Prática/1. parte.mp4 102.4 MB
3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/1. parte.mp4 101.7 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/7. 7 Diversidade de Hiperparâmetros e Ideias Criativas com XGBoost/1. parte.mp4 99.5 MB
3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/1. parte.mp4 99.3 MB
5. Redes Neurais para Time Series/4. 22 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 2/1. parte.mp4 98.4 MB
5. Redes Neurais para Time Series/7. 25 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Estabilizando as previsões e rodando na GPU/1. parte.mp4 98.3 MB
2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/1. parte.mp4 95.8 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/5. 5 Diversidade com Grupos de Features e Mais uma Rede Neural/1. parte.mp4 92.8 MB
3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/1. parte.mp4 92.6 MB
4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/1. parte.mp4 91.6 MB
2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01 90.0 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.z01 90.0 MB
4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/1. parte.mp4 89.3 MB
2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/1. parte.mp4 87.6 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/1. parte.mp4 86.7 MB
3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/1. parte.mp4 86.0 MB
1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/1. parte.mp4 83.8 MB
3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/1. parte.mp4 82.8 MB
5. X Melhorando o App/1. X1 Armazenando dados numa DB SQL com SQLite3/1. parte.mp4 82.5 MB
5. Redes Neurais para Time Series/5. 23 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com variáveis da estrutura da data/1. parte.mp4 81.6 MB
3. Feature Engineering/9. 25 Encoding de Categóricas - CountFrequency e Target Encoding Simples/1. parte.mp4 79.6 MB
3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/1. parte.mp4 78.9 MB
2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/1. parte.mp4 71.7 MB
3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/1. parte.mp4 71.0 MB
2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/1. parte.mp4 70.1 MB
3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/1. parte.mp4 69.4 MB
5. Redes Neurais para Time Series/3. 21 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 1/1. parte.mp4 68.8 MB
5. Redes Neurais para Time Series/6. 24 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com previsão a cada passo/1. parte.mp4 64.9 MB
2. Validação Avançada para Time Series/3. 3 Prequential Expanding/1. parte.mp4 64.7 MB
3. Feature Engineering/15. 211 Denoising Autoencoder/1. parte.mp4 64.5 MB
2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/1. parte.mp4 63.3 MB
5. Redes Neurais para Time Series/8. 26 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Tunando com Bayesian Optimization/1. parte.mp4 59.9 MB
3. Feature Engineering/10. 26 Encoding de Categóricas - Cuidados com Vazamento de Dados no Target Encoder e KNN/1. parte.mp4 58.2 MB
3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/1. parte.mp4 58.0 MB
4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/1. parte.mp4 57.7 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/8. 8 (Boosted) Random Forest/1. parte.mp4 56.1 MB
2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/1. parte.mp4 56.1 MB
3. Feature Engineering/16. 212 Transformação de Numéricas para Categóricas com Decision Trees/1. parte.mp4 54.5 MB
2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/1. parte.mp4 53.3 MB
4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/1. parte.mp4 52.8 MB
3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/1. parte.mp4 51.6 MB
2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/1. parte.mp4 49.2 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/1. parte.mp4 48.0 MB
2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/1. parte.mp4 47.5 MB
1. 1 Defina o Problema/3. 12 Como Escolher um Problema para Resolver/1. parte.mp4 47.1 MB
4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/1. parte.mp4 43.7 MB
2. Validação Avançada para Time Series/2. 2 Repeated Holdout/1. parte.mp4 43.2 MB
2. Validação Avançada para Time Series/4. 4 Prequential Sliding/1. parte.mp4 43.0 MB
5. X Melhorando o App/2. X2 Criando a API predict para retornar previsões em vídeos fora da DB/1. parte.mp4 40.9 MB
2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/1. parte.mp4 39.2 MB
3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/1. parte.mp4 34.4 MB
2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip 33.3 MB
2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/parsed_video_infojson.zip 33.3 MB
2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/1. parte.mp4 27.1 MB
4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/1. parte.mp4 23.4 MB
2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip 18.2 MB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/train_test_feather_MAIS_DE_1GB_split.zip 18.2 MB
1. 1 Defina o Problema/1. Apresentação do Autor/1. parte.mp4 8.5 MB
1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/2. 2 Consertando os Scripts de Deploy (Módulos 4 e X)/Materiais/deploy_ytrec3.zip 4.2 MB
5. X Melhorando o App/1. X1 Armazenando dados numa DB SQL com SQLite3/Materiais/deploy_ytrec_v2.zip 4.2 MB
5. X Melhorando o App/2. X2 Criando a API predict para retornar previsões em vídeos fora da DB/Materiais/deploy_ytrec_v2.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts_e_modelos_juntos_modulo4.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/modelos_salvos.zip 4.2 MB
3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/train_val_parquet.zip 1.7 MB
3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_direct_dfparquet.zip 1.3 MB
3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/full_direct_dfparquet.zip 1.3 MB
3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/full_direct_dfparquet.zip 1.3 MB
3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/full_plant1parquet.zip 1.0 MB
3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/full_plant1parquet.zip 1.0 MB
2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/notebooks_e_dados_brutos_modulos2e3.zip 392.9 KB
2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 224.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 224.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 224.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 224.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/raw_data_with_labelscsv.zip 224.4 KB
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2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/raw_data_sem_labelscsv.zip 223.3 KB
3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 222.6 KB
3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 222.6 KB
3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 222.6 KB
3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/labels_curso - to_label_2csv.zip 222.6 KB
5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/sales-feb2020-prep2ipynb.zip 108.5 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/2. 2 Split de dados e LightGBM/Materiais/p2_diario_dev_ensemble.pdf 92.8 KB
3. Feature Engineering/5. 21 Juntando informações de time series diferentes/Materiais/0_analysisipynb.zip 87.0 KB
2. 2 Prepare os Dados/7. 26 Limpando e Transformando os Dados/Materiais/modelo1ipynb.zip 69.1 KB
2. 2 Prepare os Dados/8. 27 Criando as Primeiras Features/Materiais/modelo1ipynb.zip 69.1 KB
2. 2 Prepare os Dados/9. 28 Visualizando e Interpretando uma Árvore de Decisão/Materiais/modelo1ipynb.zip 69.1 KB
8. Material de Suporte/2. Expanda seu conhecimento sobre validação de modelos para criar soluções mais robustas/Materiais/p2_live006.pdf 47.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/parsed_videosjson.zip 42.1 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/4. 4 EXTRA Análise de Overfitting entre Validação e Teste (Robustez)/Materiais/6_overfitting_analysisipynb.zip 41.2 KB
5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/sales-feb2020-cnn1ipynb.zip 38.5 KB
bloq.txt 30.3 KB
2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/active_labels1_donecsv.zip 19.9 KB
2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/active_label1csv.zip 19.6 KB
1. 1 Defina o Problema/2. 11 Traduzindo a Ideia para a Linguagem da Data Science/Materiais/p2_video1_perguntas.pdf 18.9 KB
8. Material de Suporte/1. Tutorial rápido de Scrapy/Materiais/scrapy_youtube.zip 18.6 KB
1. Atualização O Scraper Quebrou E Agora/1. 1 Consertando o Extrator de Dados (Módulo 2)/Materiais/extrator_novoipynb.zip 17.9 KB
3. Feature Engineering/1. 11 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Pré-processamento dos dados/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.4 KB
3. Feature Engineering/2. 12 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.4 KB
3. Feature Engineering/3. 13 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Weighted Likelihood/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.4 KB
3. Feature Engineering/4. 14 Transformação Avançada de Categóricas com Likelihood e P-value - Featurização e Modelagem/Materiais/cat_like_notebooks.zip 17.4 KB
3. Feature Engineering/7. 23 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 1/Materiais/2_fundamentalipynb.zip 11.7 KB
3. Feature Engineering/8. 24 As 4 (5) Features Fundamentais dos Modelos de Time Series - Parte 2/Materiais/2_fundamentalipynb.zip 11.7 KB
4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.0 KB
4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.0 KB
4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/novos_videosjson.zip 10.0 KB
3. Feature Engineering/12. 28 Encoding de Categóricas - Embeddings Supervisionados/Materiais/6_supervised_embeddingsipynb.zip 9.5 KB
2. 2 Prepare os Dados/10. 29 Active Learning e Adicionando Features de Texto do Título/Materiais/modelo2ipynb.zip 9.4 KB
2. 2 Prepare os Dados/11. 210 Selecionando Exemplos para o Active Learning/Materiais/modelo2ipynb.zip 9.4 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/6. 6 XGBoost na GPU e Diversidade em Grupos de Linhas/Materiais/11_xgb_rows_groupsipynb.zip 9.4 KB
3. 3 Crie o Modelo/1. 31 O Primeiro Modelo - Random Forest/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.2 KB
3. 3 Crie o Modelo/2. 32 LightGBM e Bayesian Optimization/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.2 KB
3. 3 Crie o Modelo/3. 33 Regressão Logística/Materiais/modelo4ipynb.zip 9.2 KB
5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/Materiais/rnn_gru1_encoderdecoder_seedavg_cuda.zip 8.1 KB
5. Redes Neurais para Time Series/3. 21 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 1/Materiais/rnn_lstm1_notebook_dados.zip 8.0 KB
5. Redes Neurais para Time Series/4. 22 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM parte 2/Materiais/rnn_lstm1_notebook_dados.zip 8.0 KB
2. Validação Avançada para Time Series/6. 6 Comparação dos Métodos com a Distribuição de Avaliações do Teste/Materiais/6_distro_analysis.zip 7.9 KB
2. 2 Prepare os Dados/4. 23 Criando o Coletor de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.5 KB
2. 2 Prepare os Dados/5. 24 Criando o Extrator de Dados da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.5 KB
2. 2 Prepare os Dados/6. 25 Inspecionando os Dados Extraídos da Página de Vídeo/Materiais/coleta_de_dados_videoipynb.zip 7.5 KB
5. Redes Neurais para Time Series/1. 1 Redes Neurais Convolucionais para Time Series - Primeiros Passos/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/5. 23 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com variáveis da estrutura da data/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/6. 24 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - LSTM com previsão a cada passo/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/7. 25 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Estabilizando as previsões e rodando na GPU/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/8. 26 Redes Neurais Recorrentes para Time Series - Tunando com Bayesian Optimization/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
5. Redes Neurais para Time Series/10. 28 Encoder-Decoder (Seq2Seq) para Time Series/Materiais/ts_hr_feb_2020csv.zip 5.8 KB
4. 4 Coloque em Produção/1. 41 Criando o Web App com o Flask - apppy/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
4. 4 Coloque em Produção/2. 42 Criando o Web App com o Flask - run_backendpy/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
4. 4 Coloque em Produção/3. 43 Criando o Web App com o Flask - get_datapy e ml_utilspy/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
4. 4 Coloque em Produção/4. 44 Criando o Contêiner com Docker/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
4. 4 Coloque em Produção/5. 45 Construindo e Rodando o Docker/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
4. 4 Coloque em Produção/6. 46 Enviando para o Heroku/Materiais/scripts.zip 5.6 KB
5. Redes Neurais para Time Series/9. 27 Comparando a CNN e a RNN/Materiais/cnn1_emb1_seedavg_cuda_tuneipynb.zip 5.6 KB
2. Validação Avançada para Time Series/5. 5 Block e Combinatorial Cross-Validation/Materiais/5_block_cvipynb.zip 4.6 KB
3. 3 Crie o Modelo/4. 34 Ensemble Final/Materiais/modelo5ipynb.zip 4.4 KB
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2. 2 Prepare os Dados/12. 211 Avaliando os Resultados do Active Learning/Materiais/modelo3_alipynb.zip 3.7 KB
3. Feature Engineering/11. 27 Encoding de Categóricas - Model Likelihood, Reduzir Cardinalidade e PCA/Materiais/5_categorical_model_leakyipynb.zip 3.6 KB
et/list.txt 3.5 KB
2. Validação Avançada para Time Series/1. 1 Holdout Simples/Materiais/0_1_holdout_nbs.zip 3.1 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/5. 5 Diversidade com Grupos de Features e Mais uma Rede Neural/Materiais/7_lgbm_feature_groupsipynb.zip 3.0 KB
3. Feature Engineering/14. 210 Autoencoder Clássico (Self-supervised Learning)/Materiais/8_autoencoderipynb.zip 2.9 KB
3. Feature Engineering/13. 29 Aproveitando Embeddings para Outros Modelos/Materiais/7_supervised_embeddings_2ipynb.zip 2.9 KB
2. 2 Prepare os Dados/2. 21 Criando o Coletor da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip 2.9 KB
2. 2 Prepare os Dados/3. 22 Criando o Extrator de Dados da Página de Busca do Youtube/Materiais/coleta_de_dados_searchipynb.zip 2.9 KB
3. Feature Engineering/6. 22 Como Construir o Alvo (Y) Para a Previsão/Materiais/1_targetipynb.zip 2.9 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/7. 7 Diversidade de Hiperparâmetros e Ideias Criativas com XGBoost/Materiais/13_xgb_otheripynb.zip 2.8 KB
4. Ensembles (Stacking) para Time Series/8. 8 (Boosted) Random Forest/Materiais/13_xgb_otheripynb.zip 2.8 KB
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