APRENDA XGBoost
Lingua: portoghese
Editore: Independently published, 2025
Serie: Libro 7 di 12 - FRAMEWORKS IA & Machine Learning Brasil
- Brossura
- Nuovo
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.PBShop.store US
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Codice articolo L2-9798281432757
- Titolo
- APRENDA XGBoost
- Autore
- Smart Tech Content, Studiod
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- PAP
- Lingua
- portoghese
- ISBN 13
- 9798281432757
- Peso dell'articolo
- 232 grammi
- Serie
- Libro 7 di 12: FRAMEWORKS IA & Machine Learning Brasil
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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