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Aprenda Lightgbm: Construa Modelos Precisos com Machine Learning Escalável
| AUTHOR | Smart Tech Content, Studiod21; Rodrigues, Diego |
| PUBLISHER | Independently Published (05/08/2025) |
| PRODUCT TYPE | Paperback (Paperback) |
APRENDA LIGHTGBM Construa Modelos Precisos com Machine Learning Escalável
Este livro é ideal para estudantes, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e analistas que desejam dominar o LightGBM com aplicação prática em ambientes corporativos. Você aprenderá a preparar dados, otimizar hiperparâmetros e integrar modelos com ferramentas líderes do mercado como AWS, Azure, Google Cloud, MLflow, Optuna e Docker. Explore conceitos como boosting, leaf-wise tree growth, aceleração com GPU, tuning automático e deploy multiplataforma.
Inclui:
- Instalação e configuração do LightGBM em ambientes Windows, Linux e cloud
- Preparação de datasets com Pandas, NumPy e integração com Spark
- Otimização avançada de hiperparâmetros com Optuna e Hyperopt
- Monitoramento e rastreamento de experimentos com MLflow
- Deploy em produção usando Flask, FastAPI, Docker e pipelines CI/CD em AWS e Azure
Ao final, você estará capacitado a construir modelos de machine learning de alto desempenho, prontos para rodar em ambientes empresariais e soluções cloud globais.
lightgbm, aws, azure, google cloud, mlflow, optuna, docker, pipelines ci/cd, gpu acceleration, machine learning em produção
APRENDA LIGHTGBM Construa Modelos Precisos com Machine Learning Escalável
Este livro é ideal para estudantes, cientistas de dados, engenheiros de machine learning e analistas que desejam dominar o LightGBM com aplicação prática em ambientes corporativos. Você aprenderá a preparar dados, otimizar hiperparâmetros e integrar modelos com ferramentas líderes do mercado como AWS, Azure, Google Cloud, MLflow, Optuna e Docker. Explore conceitos como boosting, leaf-wise tree growth, aceleração com GPU, tuning automático e deploy multiplataforma.
Inclui:
- Instalação e configuração do LightGBM em ambientes Windows, Linux e cloud
- Preparação de datasets com Pandas, NumPy e integração com Spark
- Otimização avançada de hiperparâmetros com Optuna e Hyperopt
- Monitoramento e rastreamento de experimentos com MLflow
- Deploy em produção usando Flask, FastAPI, Docker e pipelines CI/CD em AWS e Azure
Ao final, você estará capacitado a construir modelos de machine learning de alto desempenho, prontos para rodar em ambientes empresariais e soluções cloud globais.
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