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Curso de Aprendizado de Máquina e Aprendizado por Reforço Completo 2023

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Preço:
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Descrição

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Curso Completo de Aprendizado de Máquina e Aprendizado por Reforço

Inicie sua jornada em Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Python, Matemática e Bibliotecas

Classificação: 4.5 de 5171 avaliações Total de Horas: 27 Número de Palestras: 188 Nível de Dificuldade: Todos os Níveis

Inicie sua jornada em Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Python, Matemática e Bibliotecas

Humanos aprendem com experiências passadas, e agora as máquinas também podem. Se o conceito de "Aprendizado de Máquina" te intriga e você quer se tornar um mestre nessa área, então nosso curso de Aprendizado de Máquina é perfeito para você. Seja para impulsionar sua carreira em Aprendizado de Máquina ou simplesmente aprender a manipular dados usando Python e Matemática, este curso tem tudo o que você precisa. Aprendizado de máquina se tornou um termo amplamente utilizado, e por um bom motivo. Dados estão em todos os lugares, e precisamos de máquinas para nos ajudar a descobrir seus segredos ocultos. Nosso abrangente curso de ML foi projetado para fornecer todo o conhecimento necessário para se destacar em Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. Você não precisará procurar recursos adicionais, pois nosso curso abrange tudo o que você precisa saber. Na SkyHub Academy, acreditamos em tornar a aprendizagem divertida e prática. Nossos instrutores experientes condensaram anos de conhecimento em um curso interessante e envolvente. Aqui está o que você pode esperar do nosso curso:

1. Intuição e Aplicações de Algoritmos de Aprendizado de Máquina

2. Matemática por Trás do Aprendizado de Máquina

3. Codificação do Zero com Python

4. Atividades Práticas para Aperfeiçoar suas Habilidades em Aprendizado de Máquina

5. Exploração aprofundada de Bibliotecas de Ciência de Dados em Python, como Pandas, NumPy e Matplotlib

6. Compreensão de Bibliotecas de Aprendizado de Máquina em Python, como SK-Learn e Gym

Os tópicos abordados neste curso são baseados em requisitos reais de listagens de empregos de cientistas de dados em empresas de tecnologia de ponta. Aqui está uma visão do que você aprenderá: - Regressão Linear Simples - Regressão Linear Múltipla - Regressão Polinomial - Regressão Lasso - Regressão Ridge - Regressão Logística - K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN) - Máquinas de Vetores de Suporte (SVM) - SVM com Kernel - Naive Bayes - Classificação por Árvore de Decisão - Classificação por Floresta Aleatória - Avaliação de Desempenho de Modelos - Agrupamento Hierárquico - Agrupamento K-Means - Análise de Componentes Principais (PCA) - Pandas (Biblioteca Python para Manipulação de Dados) - Matplotlib (Biblioteca Python para Visualização de Dados) Por favor, note que este curso é continuamente atualizado com novos algoritmos e atividades para acompanhar os desafios em constante evolução do mundo real. Nosso objetivo é equipá-lo com um vasto arsenal de algoritmos para enfrentar qualquer problema que surgir. E o melhor de tudo, não há despesas adicionais envolvidas. Como bônus, este curso também inclui modelos de código em Python que você pode baixar e usar em seus próprios projetos. O que você aprenderá: - Dominar o aprendizado de máquina, desde regressão linear simples até projetos avançados de aprendizado por reforço. - Obter uma compreensão mais profunda de vários conceitos de aprendizado de máquina. - Aplicar princípios matemáticos para manipular diferentes algoritmos. - Escrever algoritmos do zero usando Python. - Pré-processar qualquer tipo de conjunto de dados. - Resolver problemas reais e empresariais. - Utilizar bibliotecas de aprendizado de máquina e ciência de dados como Scikit-Learn, Pandas, NumPy e Matplotlib. - Explorar o mundo da ciência de dados lidando, pré-processando e visualizando conjuntos de dados diversos. - Implementar algoritmos avançados de ML como Aprendizado por Reforço e trabalhar em projetos usando a biblioteca Gym. """

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