
Minha parte favorita sobre o Gerenciador de Modelos era a capacidade de automatizar processos que, de outra forma, levariam muito mais tempo e energia apenas em R ou Python. Por exemplo, a divisão de treino e validação dos dados é automaticamente gerenciada ao executar o pipeline do modelo. O mesmo vale para a comparação dos resultados do modelo (Precisão, área sob a curva ROC, etc.). Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O ajuste de parâmetros não foi tão intuitivo (pelo menos do ponto de vista de alguém que está mais familiarizado com a codificação de todo esse processo). Achei difícil entender muitas das opções de ajuste de parâmetros, assim como difícil procurar as modificações específicas que eu queria fazer. Análise coletada por e hospedada no G2.com.


