APRENDA XGBoost: Desenvolva Modelos de Alto Desempenho para Previsões Precisas - Couverture souple

Livre 7 sur 12: FRAMEWORKS IA & Machine Learning Brasil

Rodrigues, Diego; Smart Tech Content, StudioD21

 
9798281432757: APRENDA XGBoost: Desenvolva Modelos de Alto Desempenho para Previsões Precisas
Couverture souple
ISBN 13 : 9798281432757
Editeur : Independently published, 2025

Synopsis

APRENDA XGBoost: Desenvolva Modelos de Alto Desempenho para Previsões Precisas

Dominar 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 final

Domine 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

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Éditeur
Independently published
Date d'édition
2025
Langue
portugais
ISBN 13 
9798281432757
Reliure
Broché
Nombre de pages
182
Coordonnées du fabricant
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