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Curso de Aprendizado de máquina: da lama aos príncipes do Kaggle

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Descrição

Aprendizado de Máquina: Da Lama às Princesas do Kaggle Regressão, Classificação, Conjuntos e Redes Neurais Profundas Atenção: Para acessar os cursos da ITtensive no Udemy, por favor envie um email para support@ittensive.com com o nome do curso ou grupo de cursos que você deseja fazer. Um curso prático abrangente sobre todos os aspectos do aprendizado de máquina em Python para resolver tarefas de competição do Kaggle. O curso é composto por 4 partes principais:

Introdução ao Aprendizado de Máquina

Vamos percorrer sequencialmente todas as etapas de trabalho com dados, desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar o erro preditivo. Além disso, examinaremos os princípios fundamentais da construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples - regressão linear e logística.

Regressão e Previsão de Dados

Vamos explorar modelos lineares básicos e todos os aspectos práticos da aplicação da regressão linear para prever indicadores de consumo de energia para ASHRAE. Recursos do processo de análise de dados (ETL): carregamento, limpeza, mesclagem de conjuntos de dados com pandas. Realização de análise exploratória de dados para encontrar dependências: EDA. Uso do sklearn para regressão linear. Interpolação e extrapolação de dados. Cálculo da métrica de qualidade RMSLE para modelos de regressão linear. Otimização da regressão linear: seleção dos melhores parâmetros e hiperparâmetros. Otimização do consumo de memória ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Backup de modelos de regressão linear. Conjuntos de regressão linear para refinar previsões. Exportação e importação de dados, incluindo dados intermediários.

Classificação e Conjuntos

Vamos discutir métricas e modelos de classificação e, em seguida, praticar abordagens aplicadas à classificação de dados usando modelos de aprendizado de máquina e conjuntos para pontuação de seguros da Prudential. Métricas de classificação: precisão, recall, F1, kappa quadrático e matriz de confusão. Limpeza de dados e otimização do consumo de memória. Agrupamento de dados e método do vizinho mais próximo. Regressão logística simples e hierárquica. Método do vizinho mais próximo e busca do modelo ideal. Máquinas de Vetores de Suporte: SVM. Árvore de decisão e floresta aleatória (bagging). XGBoost e gradient boosting. LightGBM e CatBoost. Conjunto de modelos para votação e seleção do melhor resultado.

Redes Neurais e Aprendizado Profundo

Vamos explorar segmentação e classificação de imagens usando redes neurais convolucionais, piramidais, residuais e totalmente conectadas. Métricas de precisão: pontuação F1 e coeficiente Dice. Limpeza de dados e processamento de imagens. Carregamento e salvamento de modelos e dados em HDF5. Perceptron de duas camadas e multicamadas. Redes neurais com camadas convolucionais e camadas de pooling. Funções de ativação, inicialização e otimizadores para redes neurais. Transformação e aumento de dados binários. LeNet, AlexNet, GoogLeNet. VGG, Inception, ResNet, DenseNet. Segmentação de imagens com MobileNet, Unet, PSPNet e FPN. Conjunto de redes neurais. O que você vai aprender: - O processo e modelos de aprendizado de máquina - Conjuntos de bagging, boosting e stacking - Aprendizado supervisionado: 3 principais tarefas de competição do Kaggle - Regressão linear e não linear - Agrupamento e classificação - Regressão e previsão de dados - Reconhecimento e segmentação de imagens

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