Machine Learning con Oracle ADS: productividad en la creación de modelos

Contenido Detallado

1. Creando el modelo en Oracle Cloud

   • Creando el Jupyter NB
   • Lectura de la base de datos
   • Creando nuestro primer modelo
   • Mejorando el primer modelo
   • Selección manual de features

2. Explorando Oracle AutoML

   • Explorando Oracle AutoML
   • Modelos generados por AutoML
   • Features y modelo seleccionado
   • Comparando los modelos

3. Evaluando el modelo

   • ADS Evaluator
   • Analizando las métricas
   • Evaluando más métricas
   • Overfitting

4. Entendiendo el modelo

   • Model Explainability
   • Valores de Features x Clasificación
   • Explicando decisión individual
   • Gobernanza y Leyes de protección de datos

5. Publicando el modelo

   • Creando nuestro artefacto
   • Catálogo de modelos
   • Importando modelo del catálogo
   • API del modelo