Descrição
Aprendizado de Máquina com Python | Aplicações Empresariais | Robô de IA
Jornada de Aprendizado de Máquina: Do Zero ao Herói em Algoritmos de Aprendizado por Reforço e Classificação (Construa seu Próprio Robô de Aprendizado de Máquina)
Ao final deste curso abrangente, você terá habilidades para criar seu próprio robô de software de inteligência artificial! Saudações a todos os aprendizes aspirantes! Se o termo "Aprendizado de Máquina" parece confuso para você e você deseja dominá-lo, então este curso é feito sob medida para você. Se você está procurando iniciar sua carreira em Aprendizado de Máquina ou gerar renda com isso, este curso é perfeito para você. Se você está interessado em manipular objetos entendendo a matemática subjacente e programando com Python, então este curso é definitivamente para você. Se você acha cansativa a repetição da frase "este curso de Aprendizado de Máquina é para você", este curso ainda é para você. O aprendizado de máquina se tornou um termo ubíquo nos lábios de todos, e com razão. Os dados estão onipresentes e requerem um meio de extrair seus segredos ocultos. Como as habilidades cognitivas humanas são insuficientes para lidar com quantidades tão vastas de dados, surge a necessidade de ensinar máquinas a fazê-lo. Apresentamos nosso abrangente curso de Aprendizado de Máquina que abrange todo o conhecimento essencial necessário para embarcar em sua jornada de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. Você não precisará procurar em outro lugar por recursos, pois este curso abrange a maior parte das informações necessárias. Nosso curso está estruturado da seguinte forma:Uma compreensão intuitiva de algoritmos e suas aplicações.
A matemática subjacente ao Aprendizado de Máquina.
Codificação do zero usando Python.
Tarefas práticas para aprofundar sua compreensão do Aprendizado de Máquina.
Exploração de várias bibliotecas de Ciência de Dados em Python, como Pandas, NumPy e Matplotlib.
Exploração de várias bibliotecas de Aprendizado de Máquina em Python, como SK-Learn e Gym.
Os tópicos abordados neste curso são derivados de uma análise de requisitos reais em listagens de empregos de cientistas de dados de empresas de tecnologia líderes. Vamos nos aprofundar nos seguintes tópicos:Regressão Logística
K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN)
Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
SVM com Kernel
Naive Bayes
Classificação por Árvore de Decisão
Classificação por Floresta Aleatória
Avaliação do Desempenho dos Modelos
Aprendizado por Reforço: Algoritmo Q-Learning
Observação: Este curso é continuamente atualizado para incorporar novos algoritmos e tarefas que abordam problemas do mundo real, equipando você com um vasto arsenal de algoritmos para enfrentar qualquer desafio. Não há despesas adicionais envolvidas. Como bônus, este curso inclui modelos de código Python que você pode baixar e utilizar em seus próprios projetos. A melhor parte deste curso de Aprendizado de Máquina é sua adaptabilidade a estudantes de todos os níveis. Se você é um iniciante completo, um aprendiz intermediário ou um praticante avançado em Aprendizado de Máquina, este curso atende às suas necessidades. Cobrimos uma ampla gama de algoritmos de Aprendizado de Máquina, garantindo adequação para todos os alunos. O que você aprenderá:Construir um robô inteligente completo capaz de navegar por labirintos através de seu próprio aprendizado!
Alcançar a maestria em Aprendizado de Máquina, especificamente nas trilhas de aprendizado por reforço e classificação.
Desenvolver uma compreensão mais profunda de vários termos de Aprendizado de Máquina.
Implementar diferentes algoritmos do zero usando Python.
Aprimorar sua proficiência na linguagem de programação Python.
Pré-processar qualquer tipo de conjunto de dados de forma eficaz.
Resolver e abordar problemas reais e empresariais do mundo exterior.
Utilizar várias bibliotecas de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados, como Scikit-Learn, Pandas, NumPy e Matplotlib.
Explorar o campo da Ciência de Dados lidando, pré-processando e visualizando conjuntos de dados diversos.
Aplicar algoritmos avançados de Aprendizado de Máquina, como Aprendizado por Reforço, e trabalhar em projetos usando a biblioteca Gym.
Projetar o algoritmo de classificação de regressão logística usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por árvore de decisão usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por floresta aleatória usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por Naive Bayes usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por Máquinas de Vetores de Suporte usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por Máquinas de Vetores de Suporte com Kernel usando Python.
Projetar o algoritmo de classificação por K-Vizinhos Mais Próximos usando Python.
Aprender como avaliar diferentes modelos de classificação.
Projetar o algoritmo de Aprendizado Q usando Python.
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