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Curso de Aprendendo classificação com machine learning em Python: Introdução ao scikit-learn

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Preço:
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Descrição

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Introdução à Classificação com scikit-learn em Python

Visão geral do curso

Neste curso, você aprenderá os fundamentos da classificação (classificação e reconhecimento) em aprendizado de máquina usando a biblioteca de aprendizado de máquina Python, scikit-learn. O objetivo deste curso é entender o processo de classificação de dados em aprendizado de máquina, incluindo preparação de dados, pré-processamento, classificadores e avaliação. Você aprenderá através da execução prática de código Python usando o ambiente de programação interativo, Jupyter Notebook (iPython Notebook). Durante as aulas, explicaremos o código Python e seu conteúdo executado no notebook. Você pode baixar o notebook contendo o código Python e recomendamos executá-lo enquanto acompanha as aulas ou depois de assisti-las. Modificar e ajustar o código por conta própria irá aprimorar ainda mais sua compreensão. Embora a matemática seja necessária para entender o aprendizado de máquina, este curso se concentra em transmitir os conceitos de aprendizado de máquina através da execução de código e discussão dos resultados, com uso mínimo de fórmulas. Se você estiver interessado nos aspectos teóricos, recomendamos consultar outros recursos. Observe que este curso pressupõe experiência prévia em programação em Python ou outras linguagens. Omitimos a explicação do próprio Python. Você pode baixar os notebooks usados nas aulas. Consulte a aula intitulada "Baixe o Notebook para a Aula (Código-fonte está Aqui)" para obter mais informações.

O que você aprenderá

Ao final deste curso, você será capaz de: - Compreender o conceito de classificação (classificação e reconhecimento de padrões) em aprendizado de máquina. - Ser proficiente no uso do Python e Jupyter Notebook. - Ser capaz de usar a biblioteca de aprendizado de máquina Python, scikit-learn. - Preparar dados de treinamento e teste. - Pré-processar dados. - Treinar classificadores usando dados de treinamento. - Utilizar técnicas como validação cruzada e leave-one-out. - Classificar dados de teste usando classificadores. - Avaliar resultados de classificação. - Compreender o conceito de overfitting. - Diferenciar entre classificação binária e multiclasse. - Usar o classificador k-Nearest Neighbors (k-NN). - Usar Máquinas de Vetores de Suporte (SVM). - Usar Regressão Logística. - Usar Redes Neurais Multicamadas (Perceptron Multicamadas). - Usar Perceptron. Junte-se a nós neste curso e domine os conceitos básicos de classificação em aprendizado de máquina usando scikit-learn em Python!

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