Este artigo apresenta uma abordagem simples para ajustar hiperparâmetros de modelos de machine learning de forma automática e eficiente utilizando o Optuna como framework de otimização. Exploramos como utilizar tanto as opções nativas de armazenamento do Optuna quanto o InterSystems IRIS como backend de banco de dados para acompanhar o progresso das buscas por hiperparâmetros. Também mostramos como o MLflow pode ser usado para monitorar experimentos e gerenciar modelos por meio de sua interface de rastreamento e registro de modelos.
Machine Learning (ML ou aprendizagem automática) é um subconjunto de inteligência artificial no campo da ciência da computação que costuma usar técnicas de estatísticas para dar aos computadores a capacidade de "aprender" com dados, sem serem programados explicitamente.



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