Descrição
Aprendizado de Máquina - Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias - Python
Utilização efetiva de Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias na análise de dados e tomada de decisões!
O curso "Aprendizado de Máquina - Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias - Python" é um programa de treinamento intensivo destinado a indivíduos que desejam aprender alguns dos algoritmos de aprendizado de máquina mais populares e eficazes. Árvores de decisão e florestas aleatórias são ferramentas poderosas usadas em diversos campos, desde análise de dados até engenharia de recursos. O curso começa com uma introdução ao conceito de árvores de decisão, incluindo sua estrutura, algoritmos de construção e estratégias de poda. Compreender esses conceitos fundamentais é fundamental para aplicar efetivamente essas técnicas na prática. Após entender as árvores de decisão, o curso passa para as florestas aleatórias, que são a essência das árvores de decisão. Os participantes aprenderão como combinar várias árvores de decisão para criar modelos mais resistentes ao overfitting e que podem obter melhor desempenho. Além disso, o curso aborda tópicos como o uso de árvores de decisão para regressão, compreensão de medidas de importância de variáveis e técnicas de validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros para obter melhores resultados. O curso "Aprendizado de Máquina - Árvores de Decisão e Florestas Aleatórias - Python" é um excelente ponto de partida para aqueles que desejam entender e aplicar esses algoritmos poderosos em seu trabalho ou pesquisa. Ele fornece bases teóricas sólidas e habilidades práticas essenciais para utilizar efetivamente essas técnicas.Scikit-learn: Sua luz guia no mundo do aprendizado de máquina!
Scikit-learn é uma biblioteca popular de aprendizado de máquina para a linguagem Python. Ela foi projetada para fornecer uma ferramenta simples e eficaz para exploração de dados, construção de modelos de aprendizado de máquina e sua avaliação. Scikit-learn oferece uma ampla gama de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo classificação, regressão, agrupamento, redução de dimensionalidade, detecção de anomalias e muitos outros. Uma das principais vantagens do scikit-learn é sua API intuitiva, que facilita a criação e configuração de modelos de aprendizado de máquina. A biblioteca também fornece muitas ferramentas de processamento de dados, incluindo escalonamento, codificação categórica, redução de dimensionalidade e transformações de dados. Isso permite uma análise abrangente e preparação de dados antes de passá-los para o modelo. O scikit-learn também oferece uma funcionalidade rica para avaliação de modelos. A biblioteca oferece métricas de avaliação, curvas ROC, validação cruzada e ferramentas de seleção de parâmetros do modelo. Isso permite que os usuários avaliem e comparem efetivamente modelos para escolher o melhor para suas necessidades. A biblioteca scikit-learn é desenvolvida por uma comunidade ativa e desfruta de um forte suporte. Ela é construída em cima de outras bibliotecas populares do Python, como NumPy e SciPy, o que garante desempenho e escalabilidade. O scikit-learn encontra aplicações em diversos campos, como análise de dados, processamento de imagens, bioinformática, finanças e muitos outros. Graças à sua simplicidade, funcionalidade e flexibilidade, o scikit-learn é uma das ferramentas de aprendizado de máquina mais utilizadas na comunidade Python. O que você aprenderá: - Noções básicas de aprendizado de máquina, tipos de aprendizado de máquina e principais problemas - Como funciona o algoritmo de árvore de decisão (classificação e regressão) - Componentes das árvores de decisão - Implementação de árvore de decisão do zero em Python - Construção de modelos de árvore de decisão e floresta aleatória usando a biblioteca scikit-learn - Avaliação e otimização do modelo - Problemas de aprendizado de máquina: underfitting, overfitting - 2 x estudo de casoEstimar frete
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