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Fluxograma

Sem título

Daniel Gavilanes Espanhol

UTILIZA LA POTENCIA DE AZURE PARA ENTRENAR MODELOS

Conteúdo do fluxograma

  1. LIBRERIAS CIENTIFICAS

  2. SCIKIT-LEARN

  3. AZUREML SDK

  4. KERAS

  5. PLOTLY

  6. PANDAS

  7. NUMPY

  8. IMBALANCE LEARNING

  9. LIGHTGBM yY XGBOOST

  10. CATEGORY ENCODERS

  11. SHAP

  12. MANIPULACION DE DATOS, LIMPIEZA

  13. MANEJO DE VECTORES, MATRICES Y OPERACIONES MATEMATIAS A GRAN VELOCIDAD

  14. GENERAR VISUALIZACIONES INTERACTIVAS

  15. PREPROCESADO DE DATOS, SELECCIONES DE MODELOS, MACHINE LEARNING

  16. PONDERACION Y TRANSFORMACION DE DATOS CATEGORICOS EN ML

  17. EQUILIBRA MUESTRAS DE DATOS CON ESTRATEGIAS DESBALANCEADAS

  18. MODELOS DE ARBOLES DE ML MAS PODEROSOS Y RAPIDOS

  19. CREACION DE REDES NEURONALES SOBRE TENSORFLOW A UN ALTO NIVEL

  20. INTERPRETACION DE MODELOS

  21. UTILIZA LA POTENCIA DE AZURE PARA ENTRENAR MODELOS

  22. UTILIZA LA POTENCIA DE AZURE PARA ENTRENAR MODELOS
  23. PONDERACION Y TRANSFORMACION DE DATOS CATEGORICOS EN ML
  24. GAVILANES GOMEZ KEVIN DANIEL

    L00393614

Informações

Descrição
Fluxograma sobre Sem título, criado por Daniel Gavilanes em 18-06-2021.
Visualizações
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