Descrição
Aprendizado de Máquina Bayesiano em Python: Teste A/B
Técnicas de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Análise de Dados para Marketing, Mídia Digital, Publicidade Online e Mais
Avaliação: 4.5 de 56459 avaliações
10.5 horas totais
80 palestras
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Técnicas de Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Análise de Dados para Marketing, Mídia Digital, Publicidade Online e Mais Este curso foca no conceito de teste A/B. O teste A/B é amplamente utilizado em diversas áreas, como marketing, varejo, feeds de notícias e publicidade online. Envolve a comparação de diferentes elementos e a tomada de decisões baseadas em dados. Como cientista de dados, é crucial fornecer evidências e provas estatísticas ao afirmar que "o logotipo A é melhor que o logotipo B". Os métodos tradicionais de teste A/B têm limitações e podem ser confusos. Neste curso, exploraremos a abordagem de aprendizado de máquina bayesiano para teste A/B. Começaremos examinando o teste A/B tradicional para entender sua complexidade. Em seguida, introduziremos métodos adaptativos para aprimorar o processo. Esses métodos ajudam a lidar com o dilema de explorar e explorar. Você aprenderá sobre o algoritmo epsilon-greedy, que é comumente usado em aprendizado por reforço. Aperfeiçoaremos ainda mais esse algoritmo com o UCB1. Por fim, mergulharemos em uma abordagem totalmente bayesiana, que oferece uma perspectiva diferente sobre probabilidade. O método bayesiano é poderoso e amplamente adotado por especialistas em aprendizado de máquina. O conhecimento adquirido neste curso vai além do teste A/B. Ele serve como base para entender as técnicas bayesianas e sua aplicação em modelos avançados de aprendizado de máquina. Junte-se a nós nesta aula para desbloquear um novo conjunto de ferramentas poderosas. Como o grande físico Richard Feynman disse uma vez: "O que eu não posso criar, eu não entendo". Neste curso, você não apenas aprenderá a implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero, mas também obterá uma compreensão profunda de seu funcionamento interno. Pré-requisitos sugeridos: - Probabilidade (distribuições conjuntas, marginais, condicionais, variáveis aleatórias contínuas e discretas, PDF, PMF, CDF) - Codificação em Python: if/else, loops, listas, dicionários, conjuntos - Numpy, Scipy, Matplotlib EM QUE ORDEM DEVO FAZER SEUS CURSOS? Confira a palestra "Roteiro de Pré-requisitos para Aprendizado de Máquina e IA" (disponível nas perguntas frequentes de qualquer um dos meus cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy) RECURSOS ÚNICOS: - Cada linha de código explicada em detalhes - sinta-se à vontade para entrar em contato se tiver alguma discordância - Nenhum tempo desperdiçado com digitação excessiva - sejamos honestos, código valioso não pode ser escrito em apenas 20 minutos do zero - Não tem medo de matemática de nível universitário - obtenha insights essenciais sobre algoritmos que outros cursos tendem a ignorar O que você vai aprender: - Utilizar algoritmos adaptativos para aprimorar o desempenho do teste A/B - Entender a distinção entre estatísticas bayesianas e frequentistas - Aplicar métodos bayesianos ao teste A/BEstimar frete
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