Visão geral
Sobre o que é este desafio
Treine um classificador em Python para triagem de transações, compare modelos e avalie justiça entre grupos. Obtenha um certificado verificável.
O Brief
O que você vai fazer e o que vai demonstrar.
Como um agente pode aprender a decidir entre liberar, revisar ou bloquear cada transação, acertando na fraude sem penalizar injustamente segmentos ou regiões de clientes?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Introduzir o aprendizado supervisionado treinando classificadores para separar fraude de transação legítima
- Comparar uma rede neural feedforward simples com um modelo mais simples e interpretar as diferenças
- Projetar um agente inteligente que percebe a transação, consulta o modelo aprendido e escolhe uma ação
- Medir viés e justiça de um sistema de inteligência artificial com métricas comparativas entre grupos
- Avaliar um modelo com separação correta de treino e teste, evitando conclusões enganosas
Adequação ao Programa
Onde isso se encaixa no seu programa.
Aperfeiçoa as mesmas habilidades que seu curso espera que você demonstre.
Conteúdo alinhado em breve.
Habilidades
Habilidades que você vai demonstrar.
Cada um aparece no seu certificado verificado.
Carreiras
Cargos para os quais este desafio te prepara.
Títulos reais. Pontes reais de habilidades. Escolha o mais próximo da sua trajetória.
Trilhas de carreira que este desafio desenvolve
Funções canônicasCientista de Dados
Treinar e comparar classificadores, avaliar com separação treino/teste e interpretar métricas é o núcleo do trabalho de um cientista de dados; o desafio dá prática direta em conduzir um problema de classificação do dado bruto à recomendação.
Este desafio aprimora
- classification-regression
- feedforward-networks
- data-analysis
Junior Responsible AI Analyst
Medir viés entre grupos e discutir onde um agente automatizado pode ser injusto é exatamente o que um analista de inteligência artificial responsável faz ao auditar sistemas de decisão antes de eles entrarem em produção.
Este desafio aprimora
- ai-bias
- fairness-metrics
- classification-regression
AI Engineer
Empacotar um modelo aprendido dentro de um agente com política de decisão clara, separando aprendizado de regras de ação, é a competência central de um engenheiro de inteligência artificial que leva modelos para dentro de um produto real.
Este desafio aprimora
- ai-agents
- classification-regression
- feedforward-networks
Só mais uma coisa