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Curso de Aprendizado de Máquina com Python: O treinamento completo

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Descrição

Curso Completo de Aprendizado de Máquina com Python

Aprenda os Fundamentos de Aprendizado de Máquina em Python para Ciência de Dados (em modelos reais de previsão)

Classificação: 4.5 de 5906 avaliações Total de horas: 14 Número de palestras: 175 Nível de dificuldade: Todos os níveis Junte-se ao nosso abrangente curso de Aprendizado de Máquina para adquirir os fundamentos do Aprendizado de Máquina (aprendizado automático a partir de dados) usando Python. Se você está interessado em criar seus próprios modelos de previsão e classificação com algoritmos de Aprendizado de Máquina e explorar esse ramo da Ciência de Dados, não procure mais e inscreva-se neste curso (veja o programa abaixo). Este curso desmembra conceitos complicados de Aprendizado de Máquina passo a passo para torná-los acessíveis a todos. Durante este curso de Aprendizado de Máquina, você aprenderá como construir, otimizar e implantar modelos preditivos usando a biblioteca scikit-learn do Python. O curso é projetado para ser progressivo e prático. Nós dissecamos os mecanismos dos algoritmos de k Vizinhos Mais Próximos, regressão linear, regressão logística e agrupamento k-means passo a passo. Essas são técnicas fundamentais e diversas em Aprendizado de Máquina. Você aprenderá como avaliar a qualidade e a precisão desses modelos usando métricas de erro. A validação cruzada e a otimização de hiperparâmetros não serão mais um mistério para você. Em cada vídeo/passo, você terá uma tarefa e é você quem construirá gradualmente suas habilidades de Aprendizado de Máquina. Isso requer mais esforço do que apenas seguir um instrutor que digita código na tela e explica vagamente os conceitos. Torne-se um participante ativo em sua aprendizagem! No final deste curso, você terá todos os fundamentos para entender e construir modelos de Aprendizado de Máquina mais avançados. Destaques do curso: - 3 principais seções de dificuldade progressiva (de iniciante a intermediário) - 18 seções-chave para compreender algoritmos e técnicas de ML - 7 conjuntos de dados reais para treinar modelos e fazer previsões - Código-fonte incluído - 3 projetos guiados completos (casos reais) Destaques do programa: - Criação de modelos preditivos - k Vizinhos Mais Próximos - Validação Holdout e k-fold - Otimização de hiperparâmetros - Regressão linear - Seleção de características - Descida de Gradiente - Regressão logística - Classificação - Agrupamento k-means - Técnicas de melhoria de modelo - Redes neurais Até breve no curso! O que você vai aprender: - Os fundamentos do Aprendizado de Máquina com Python - O algoritmo k Vizinhos Mais Próximos - Criação e avaliação de modelos de todos os tipos - Validação Holdout e k-fold - Regressão linear - Regressão logística - Agrupamento k-means - Classificação simples e múltipla - Redes neurais

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