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Curso de Aprendizado de Máquina A-Z™: IA, Python e MLOps

Economize R$ 87,10

Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado de Máquina A-Z™: IA, Python e MLOps

Aprenda Ciência de Dados por meio de um currículo abrangente que engloba tópicos essenciais como estatística, etc.

Interessado no campo do Aprendizado de Máquina? Então este curso é para você! Este curso foi projetado por um Cientista de Dados, John Smith, e um especialista em Aprendizado de Máquina, Emily Johnson, para que eles possam compartilhar seu conhecimento e ajudá-lo a aprender teoria complexa, algoritmos e bibliotecas de codificação de maneira simples. Mais de 900.000 estudantes em todo o mundo confiam neste curso. Eles irão guiá-lo passo a passo pelo mundo do Aprendizado de Máquina. Com cada tutorial, você desenvolverá novas habilidades e melhorará sua compreensão deste desafiador, porém lucrativo, subcampo da Ciência de Dados. Este curso pode ser concluído fazendo os tutoriais de Python, ou tutoriais de R, ou ambos - Python e R. Escolha a linguagem de programação que você precisa para sua carreira. Este curso é divertido e empolgante, e ao mesmo tempo, aprofunda-se no Aprendizado de Máquina. Ele é estruturado da seguinte maneira:

Parte 1 - Pré-processamento de Dados

Parte 2 - Regressão: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, SVR, Regressão por Árvore de Decisão, Regressão por Floresta Aleatória

Parte 3 - Classificação: Regressão Logística, K-NN, SVM, SVM com Kernel, Naive Bayes, Classificação por Árvore de Decisão, Classificação por Floresta Aleatória

Parte 4 - Agrupamento: K-Means, Agrupamento Hierárquico

Parte 5 - Aprendizado de Regras de Associação: Apriori, Eclat

Parte 6 - Aprendizado por Reforço: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

Parte 7 - Processamento de Linguagem Natural: Modelo Bag-of-words e algoritmos para PNL

Parte 8 - Aprendizado Profundo: Redes Neurais Artificiais, Redes Neurais Convolucionais

Parte 9 - Redução de Dimensionalidade: PCA, LDA, PCA com Kernel

Parte 10 - Seleção de Modelo e Impulsionamento: Validação Cruzada k-fold, Ajuste de Parâmetros, Busca em Grade, XGBoost

Cada seção dentro de cada parte é independente. Portanto, você pode fazer todo o curso do início ao fim ou pode pular diretamente para qualquer seção específica e aprender o que você precisa para sua carreira agora mesmo. Além disso, o curso está repleto de exercícios práticos baseados em estudos de caso da vida real. Portanto, você não apenas aprenderá a teoria, mas também terá muita prática prática na construção de seus próprios modelos. Este curso inclui modelos de código em Python e R que você pode baixar e usar em seus próprios projetos.

O que você aprenderá

  • Saber qual modelo de Aprendizado de Máquina escolher para cada tipo de problema
  • Fazer análises poderosas
  • Ter uma ótima intuição de muitos modelos de Aprendizado de Máquina
  • Dominar o Aprendizado de Máquina em Python e R

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