Descrição
Aprendizado Avançado de Máquina com Python. Modelagem Preditiva e Agrupamento
Instrutores: Dr. Benjamin Smith e Arquiteta Olivia Johnson
Conteúdo Atualizado: Agosto de 2023
Descrição do Curso:
O curso "Aprendizado Avançado de Máquina com Python" foca em um subcampo específico do aprendizado de máquina chamado modelagem preditiva e agrupamento. Este é o campo mais útil do aprendizado de máquina na indústria, e utiliza a biblioteca de aprendizado de máquina scikit-learn em Python devido ao seu alto desempenho e facilidade de uso. Ao contrário da estatística, onde modelos são usados para entender dados, a modelagem preditiva foca no desenvolvimento de modelos que fazem previsões precisas em detrimento de explicar por que as previsões são feitas. Ao contrário do campo mais amplo do aprendizado de máquina que pode ser usado com dados em qualquer formato, a modelagem preditiva e o agrupamento focam principalmente em dados tabulares, tecnicamente chamados de Dados Organizados (por exemplo, tabelas numéricas como uma planilha). O curso é projetado para indivíduos com conhecimento básico de aprendizado de máquina, habilidades intermediárias de programação e desejo de mergulhar no emocionante mundo da modelagem preditiva e agrupamento. Além disso, o curso é adaptado para estudantes universitários, pesquisadores ou tecnólogos que estão conduzindo ou precisam conduzir vários experimentos usando grandes conjuntos de dados para sintetizá-los em saídas preditivas. O curso abrange uma ampla gama de tópicos, incluindo análise de dados, pré-processamento de dados, tratamento de dados, modelagem, otimização, previsão e projetos de aprendizado de máquina.Conteúdo do Curso:
MÓDULO I. Introdução
- Conceitos básicos de aprendizado de máquina - Jupyter Notebook como nosso ambiente de aprendizado de máquina - Tutorial rápido de PythonMÓDULO II. Análise de Dados
- Carregando um conjunto de dados - Estatísticas descritivas - Visualização de dados - Oficina: Aplicando diferentes técnicas de análise de dados a um conjunto de dados selecionado pelo usuário e interpretando a saída - Exame do móduloMÓDULO III. Pré-processamento de Dados
- Análise exploratória de dados - Pré-processamento de dados - Métodos de reamostragem para estimar a precisão do modelo - Oficina: Aplicando diferentes técnicas de análise e processamento de dados a um conjunto de dados selecionado pelo usuário e interpretando a saída - Exame do móduloMÓDULO IV. Fase de Tratamento de Dados
- Avaliação de métricas - Seleção de características - Importância das características - Redução de dimensionalidade em um conjunto de dados - Oficina: Aplicando diferentes técnicas de tratamento de dados a um conjunto de dados e verificando seu impacto nas métricas algorítmicas - Exame do móduloMÓDULO V. Fase de Modelagem
- Algoritmos de aprendizado de máquina - Desempenho dos algoritmos - Algoritmos de conjunto - Algoritmo "Super Learner" - Oficina: Aplicando diferentes algoritmos de aprendizado de máquina a um conjunto de dados e interpretando a saída, além de determinar o algoritmo com melhor desempenho - Exame do móduloMÓDULO VI. Fase de Otimização e Previsão
- Pipelines - Processamento avançado de dados - Ajuste de hiperparâmetros - Salvamento e integração de modelos - Oficina: Otimizando candidatos de algoritmos selecionados por meio de configuração de hiperparâmetros - Exame do móduloMÓDULO VII. Projetos de Aprendizado de Máquina
- Trabalhando em um projeto de classificação multiclasse - Trabalhando em um projeto de regressão - Trabalhando em um projeto de classificação binária - Projeto: Completando um projeto abrangente analisando todas as fases estudadas em diferentes módulosMÓDULO VIII. Aprendizado Não Supervisionado
- Aprendizado não supervisionado - Algoritmos de aprendizado não supervisionado - Determinando o número ótimo de clusters - Projeto de aprendizado não supervisionadoRecursos do Curso:
- Aulas em vídeo em alta definição com áudio de estúdio (compatível com TV, PC, Mac, tablet e smartphone) - Artigos didáticos, atividades e projetos passo a passo - Recursos para download e links úteis - Acesso vitalício ao curso - Certificado de conclusão - Tutoria online - Comunidade de aprendizado privada exclusiva com fórum para compartilhar experiências Ao se inscrever neste curso, você fará parte de uma comunidade educacional especializada que oferece suporte, recursos e orientação ao longo da vida. Não espere mais! Este curso é ideal para você. Ouse se tornar um especialista. Junte-se a nós e nos vemos dentro do curso!Estimar frete
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