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Curso de Aprendizado de Máquina de A a Z: R e Python para Ciência de Dados

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado de Máquina de A a Z: R e Python para Ciência de Dados

Aprenda a criar algoritmos de Aprendizado de Máquina em Python e R com especialistas em Ciência de Dados. Com código-fonte incluído!

Avaliação: 4.5 de 53287 avaliações

Total de horas: 51.5

Aulas: 305

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Junte-se ao nosso Curso de Aprendizado de Máquina de A a Z. R e Python para Ciência de Dados. Você está interessado em se aprofundar no mundo do Aprendizado de Máquina? Então este curso foi especialmente projetado para você! Este curso foi criado por cientistas de dados profissionais para compartilhar nosso conhecimento e ajudá-lo a aprender a teoria complexa, algoritmos e bibliotecas de programação de maneira fácil e direta. Vamos guiá-lo passo a passo no mundo do Aprendizado de Máquina. Com cada aula, você desenvolverá novas habilidades e aprimorará seu conhecimento nesse desafiador e lucrativo subcampo da Ciência de Dados. Este curso é divertido e envolvente, mas ao mesmo tempo, apresenta um desafio, pois há muito a aprender sobre Aprendizado de Máquina. Nós o estruturamos da seguinte forma: Partes do Curso: 1. Pré-processamento de dados 2. Regressão: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, SVR, Regressão por Árvore de Decisão e Regressão por Floresta Aleatória 3. Classificação: Regressão Logística, K-NN, SVM, SVM com Kernel, Naive Bayes, Classificação por Árvore de Decisão e Classificação por Floresta Aleatória 4. Agrupamento: K-Means, Agrupamento Hierárquico 5. Aprendizado de Regras de Associação: Apriori, Eclat 6. Aprendizado por Reforço: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling 7. Processamento de Linguagem Natural: Modelo Bag-of-words e algoritmos de NLP 8. Aprendizado Profundo: Redes Neurais Artificiais e Redes Neurais Convolucionais 9. Redução de Dimensionalidade: PCA, LDA, Kernel PCA 10. Seleção de Modelo e Impulsionamento: Validação Cruzada k-fold, Ajuste de Parâmetros, Busca em Grade, XGBoost Além disso, o curso está repleto de exercícios práticos baseados em exemplos da vida real, para que você não apenas aprenda a teoria, mas também coloque seus próprios modelos em prática com exemplos guiados. E como bônus, este curso inclui todo o código em Python e R para você baixar e usar em seus próprios projetos. Além disso, com o curso, você receberá o livro oficial de perguntas típicas de aprendizado de máquina, criado a partir de dúvidas dos alunos, com mais exemplos e respostas para suas possíveis perguntas. O que você aprenderá: - Dominar o Aprendizado de Máquina com R e Python. - Ganhar intuição na maioria dos modelos de Aprendizado de Máquina. - Fazer previsões precisas e precisas. - Criar análises elaboradas. - Construir modelos de Aprendizado de Máquina robustos e consistentes. - Adicionar valor ao seu próprio negócio. - Usar Aprendizado de Máquina para assuntos pessoais. - Dominar aspectos específicos, como Aprendizado por Reforço, NLP ou Aprendizado Profundo. - Aprender técnicas avançadas, como redução de dimensionalidade. - Saber qual modelo de Aprendizado de Máquina usar para cada tipo de problema. - Criar uma biblioteca de modelos de Aprendizado de Máquina e saber como combiná-los para resolver qualquer problema. - Inclui o livro oficial de perguntas típicas de aprendizado de máquina, criado a partir de dúvidas dos alunos, com exemplos e respostas para suas possíveis perguntas.

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