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Módulo 3: Rastreamento de Experimentos

🎯 Objetivos de Aprendizagem​

Ao final deste módulo, você será capaz de:

  • Configurar e utilizar o MLflow para rastreamento abrangente de experimentos
  • Implementar o Weights & Biases para gerenciamento avançado de experimentos
  • Comparar experimentos de forma eficaz e selecionar os melhores modelos
  • Garantir a reprodutibilidade em todos os experimentos

📚 Conteúdo do Módulo​

Capítulo 1: Introdução ao MLflow​

Componentes do MLflow (Tracking, Projects, Models, Registry), configuração e registro de experimentos.

Capítulo 2: Weights and Biases​

Recursos do W&B, sweeps para ajuste de hiperparâmetros, artifacts, relatórios e colaboração em equipe.

Capítulo 3: Comparando Experimentos​

Visualização de métricas, análise de hiperparâmetros, seleção de experimentos e reprodutibilidade.

⏱️ Tempo Estimado​

AtividadeDuração
Leitura2,5 horas
Exercícios Práticos2 horas
Quiz30 minutos
Total5 horas

🛠️ Ferramentas Abordadas​

  • MLflow Tracking Server
  • Weights & Biases
  • Neptune.ai (visão geral)
  • TensorBoard

🚀 Vamos Começar!​

Comece pelo Capítulo 1: Introdução ao MLflow.