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O que Você vai AprenderCapítulo 1: Definição do ProblemaO maior erro que você pode cometer na hora de iniciar um projeto. (Pág. 4)Como encontrar o problema certo para resolver e não criar expectativas acima da realidade. (Pág. 7) A melhor maneira de documentar o desenvolvimento dos modelos. (Pág. 16)
Capítulo 2: Preparação dos DadosO perigo de usar dados históricos sem o devido cuidado. (Pág. 20) Quais são os problemas que seus dados podem ter. (Pág. 24) O que fazer quando estão faltando dados, eles têm valores absurdos ou duplicados. (Pág. 29)Capítulo 3: ModelagemComo definir qual é o alvo mais adequado para modelar, prever mais de um deles ao mesmo tempo e escolher a abordagem certa. (Pág. 39)Porque small data é um problema maior que big data para a modelagem e o que fazer para solucionar. (Pág. 48)Quatro maneiras de criar modelos diversificados para ensembles e como combiná-los. (Pág. 98)Capítulo 4: DeployO que fazer ao terminar a modelagem para colocar o modelo para rodar em produção. (Pág. 107)Como testar seu modelo afetando o mínimo possível de usuários. (Pág. 111)Os cuidados que você deve tomar na hora de atualizar o modelo. (Pág. 115)Capítulo 5: MonitoramentoO que você deve medir para saber se a solução foi implementada corretamente. (Pág. 117)Quais são as métricas mais importantes nesse momento. (Pág. 121)
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Autor: Mario Filho
