Descrição
Aprendizado de Máquina com Python, scikit-learn e TensorFlow
Aplicar técnicas avançadas em Aprendizado de Máquina para resolver problemas práticos usando Python, scikit-learn e TensorFlow. Avaliação: 2.5 de 522 avaliações Duração total: 9.5 horas Número de palestras: 111 Nível: Iniciante Aplicar técnicas avançadas em Aprendizado de Máquina para resolver problemas práticos usando Python, scikit-learn e TensorFlow. Aprendizado de máquina combina ciência da computação e estatística para desenvolver modelos inteligentes. Ao utilizar as poderosas capacidades do aprendizado de máquina, você será capaz de lidar com desafios orientados por dados. Este curso abrangente, que integra Aprendizado de Máquina com Python, scikit-learn e TensorFlow, irá equipá-lo com as habilidades para implementar soluções para problemas do mundo real e automatizar modelos analíticos.Conteúdo e Visão Geral
Este programa de treinamento consiste em três cursos completos, cuidadosamente selecionados para fornecer o treinamento mais abrangente disponível. O primeiro curso, "Aprendizado de Máquina Passo a Passo com Python", oferece exemplos fáceis de seguir que o familiarizarão rapidamente com o aprendizado de máquina. Você aprenderá conceitos essenciais, como análise exploratória de dados, pré-processamento de dados, extração de características, visualização de dados, agrupamento, classificação, regressão e avaliação de desempenho do modelo. Além disso, você construirá seus próprios modelos do zero. O segundo curso, "Aprendizado de Máquina com Scikit-learn", foca em algoritmos de aprendizado eficazes para problemas do mundo real usando o scikit-learn. Você desenvolverá sistemas capazes de classificar documentos, reconhecer imagens, detectar anúncios e muito mais. Através da API do scikit-learn, você aprenderá como extrair características de variáveis categóricas, texto e imagens. Você também adquirirá a capacidade de avaliar o desempenho do modelo e desenvolver uma intuição para melhorar seus modelos. O terceiro curso, "Aprendizado de Máquina com TensorFlow", fornece exemplos práticos de aprendizado de máquina usando Python. Você explorará os recursos exclusivos do TensorFlow, como gráficos de fluxo de dados, treinamento e visualização de desempenho com o TensorBoard. Esses conceitos serão introduzidos através de codificação e resolução de problemas de várias fontes. Ao concluir este programa de treinamento, você estará preparado para enfrentar problemas orientados por dados, implementar soluções e construir modelos eficientes usando as poderosas e amigáveis características do Python, scikit-learn e TensorFlow.Sobre os Autores
John Smith é atualmente um cientista de pesquisa aplicada especializado no desenvolvimento de modelos e sistemas de aprendizado de máquina para tarefas específicas de aprendizado. Ele tem vários anos de experiência como cientista de dados e aplicou sua expertise em aprendizado de máquina em publicidade computacional. John obteve seu diploma na Universidade de Toronto e publicou cinco artigos como primeiro autor em transações e conferências da IEEE durante sua pesquisa. Seu primeiro livro, "Python Machine Learning By Example", foi classificado como o best-seller número 1 na Amazon Índia em 2017. Ele também é apaixonado por educação em aprendizado de máquina. Emily Johnson é uma estudante de graduação em engenharia elétrica da Universidade XYZ. Ela tem um forte interesse em ciência da computação e começou sua jornada com o desenvolvimento Android. Atualmente, ela está seguindo uma carreira em Aprendizado de Máquina, especialmente em aprendizado profundo, trabalhando em projetos de freelancing relacionados à área médica com várias empresas. Emily também foi membro do laboratório RISE na Universidade XYZ e tem um crédito de publicação na Conferência Internacional IEEE, ROBIO, como co-autora do design de movimentos para robôs goleiros humanoides.O que Você Aprenderá
- Aplicar aprendizado de máquina com Python para resolver problemas interessantes do mundo real - Avaliar o desempenho de sistemas de aprendizado de máquina em tarefas comuns - Criar pipelines para lidar com dados de entrada do mundo real - Desenvolver um ambiente/pipeline de aprendizado de máquina pronto para produção capaz de uso no mundo real - Usar Python para visualizar dados em várias dimensões e extrair características úteis para implementar algoritmos de classificação e regressão de aprendizado de máquina do zero - Prever os valores de variáveis contínuas usando regressão linear e classificar documentos e imagens usando regressão logística e máquinas de vetores de suporteEstimar frete
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