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Curso de Aprendizado de Máquina com Análise Preditiva do Minitab

Economize R$ 87,10

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

Descrição

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Princípios básicos de Aprendizado de Máquina com Minitab

Descrição do curso:

Este curso abrangente foi projetado para fornecer uma compreensão detalhada dos princípios básicos de aprendizado de máquina usando o Minitab, com foco no aprendizado supervisionado. O curso aborda os conceitos fundamentais da análise de regressão e classificação logística binária, incluindo como avaliar modelos e interpretar resultados. O curso também aborda modelos baseados em árvores para classificação binária e multinomial.

Visão geral do curso:

O curso começa com uma introdução ao aprendizado de máquina, onde os alunos obterão uma compreensão do que é aprendizado de máquina, os diferentes tipos de aprendizado de máquina e a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado. Isso é seguido por uma visão geral dos princípios básicos do aprendizado supervisionado, incluindo como aprender, os diferentes tipos de regressão e as condições que devem ser atendidas para usar modelos de regressão no aprendizado de máquina em comparação com a estatística clássica. O curso então aprofunda-se na análise de regressão em detalhes, abordando os diferentes tipos de modelos de regressão e como usar o Minitab para avaliá-los. Isso inclui uma explicação detalhada de preditores estatisticamente significativos, multicolinearidade e como lidar com modelos de regressão que incluem preditores categóricos, incluindo efeitos aditivos e de interação. Os alunos também aprenderão como fazer previsões para novas observações usando intervalos de confiança e intervalos de previsão. Em seguida, o curso passa para a construção de modelos, onde os alunos aprenderão como lidar com equações de regressão com preditores "errados" e usar a regressão passo a passo para encontrar modelos ótimos no Minitab. Isso inclui uma visão geral de como avaliar modelos e interpretar resultados. O curso então passa para a regressão logística binária, que é usada para classificação binária. Os alunos aprenderão como avaliar modelos de classificação binária, incluindo métricas de ajuste adequadas, como a curva ROC e a AUC. Eles também usarão o Minitab para analisar um conjunto de dados de insuficiência cardíaca usando regressão logística binária. O curso então aborda árvores de classificação, incluindo uma visão geral dos métodos de divisão de nós, como divisão por taxa de classificação incorreta, impureza de Gini e entropia. Os alunos aprenderão como prever a classe para um nó e avaliar a qualidade do modelo usando custos de classificação incorreta, curva ROC, gráfico de ganho e gráfico de lift tanto para classificação binária quanto multinomial. Por fim, o curso aborda o conceito e uso de probabilidades prévias predefinidas e custos de classificação incorreta de entrada, e como construir uma árvore usando o Minitab. Ao longo do curso, os alunos ganharão experiência prática aplicando os conceitos aprendidos em cenários do mundo real.

O que você aprenderá:

  • Você aprenderá os fundamentos do aprendizado de máquina com foco em aplicações práticas usando o Minitab.
  • Você também aprenderá como aplicar essas técnicas a problemas do mundo real em uma ampla variedade de áreas de aplicação.
  • Essa abordagem prática lhe dará a confiança e as habilidades necessárias para ter sucesso em uma carreira em análise de dados ou aprendizado de máquina.
  • Ao final do curso, você será capaz de construir e implementar modelos de regressão e classificação e obter uma compreensão profunda de seus conceitos subjacentes.

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