Descrição
Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Weka e Java - Completo
Aprenda as técnicas que o mundo real exige e torne-se um profissional competitivo no campo da Inteligência Artificial! O campo do Aprendizado de Máquina é atualmente uma das áreas mais relevantes da Inteligência Artificial, responsável por utilizar algoritmos inteligentes que permitem que os computadores aprendam a partir de bancos de dados. O mercado de trabalho para Aprendizado de Máquina está em alta nos Estados Unidos e em vários países da Europa, e prevê-se que esse tipo de profissional seja cada vez mais procurado no Brasil também! Na verdade, alguns estudos sugerem que o conhecimento nessa área em breve será um requisito para profissionais de TI! E dentro desse contexto está o cientista de dados, que já foi classificado como o trabalho "número um" por várias mídias internacionais. E para orientá-lo nesse campo, neste curso abrangente você adquirirá conhecimentos teóricos e práticos sobre os principais algoritmos de aprendizado de máquina usando a ferramenta Weka, que é uma das ferramentas mais utilizadas para aprendizado de máquina e mineração de dados. Além disso, também utilizaremos a linguagem de programação Java para integração com o Weka! Este curso abrange desde os conceitos mais básicos até técnicas mais avançadas, para que no final você tenha todas as ferramentas necessárias para construir soluções complexas que possam ser aplicadas a problemas de negócios do dia a dia! Você aprenderá tudo passo a passo, tanto a teoria quanto a prática de cada algoritmo! O curso está dividido em cinco partes: Classificação - extração de características de imagens, naive bayes, árvores de decisão, floresta aleatória, regras, regressão logística, máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais artificiais, avaliação de algoritmos e combinação e rejeição de classificadores Regressão - regressão linear simples e múltipla, regressão polinomial, árvores de decisão, floresta aleatória, vetores de suporte e redes neurais artificiais Regras de associação - algoritmo apriori Agrupamento - k-means e agrupamento hierárquico Redução de dimensionalidade com PCA e LDA Ao longo do curso, desenvolveremos um projeto prático para o reconhecimento automático de personagens de desenhos animados. Nosso principal objetivo será construir passo a passo um sistema inteligente que possa reconhecer automaticamente imagens de Homer e Bart dos Simpsons! O sistema aprenderá com as imagens e, em seguida, forneceremos uma nova imagem como entrada e o software será capaz de identificar automaticamente a quem a imagem pertence! É um projeto muito interessante que permitirá que você entenda todos os conceitos envolvidos no campo do aprendizado de máquina. Este curso tem como objetivo servir como referência para as técnicas abordadas, portanto, busca abranger a maioria dos tópicos relacionados ao aprendizado de máquina. Este curso pode ser categorizado para todos os níveis, pois pode servir como referência para estudantes mais experientes no assunto e também como um ótimo guia para aqueles que estão começando no campo! Você está pronto para dar um passo importante em sua carreira? Estou ansioso para vê-lo no curso!O que você aprenderá
Adquirir uma base teórica sólida nos principais algoritmos de Aprendizado de Máquina Aprender sobre as principais características do Weka Aprender tanto a teoria quanto a prática de algoritmos de Aprendizado de Máquina para classificação, regressão, regras de associação e agrupamento Entender como técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA, KernelPCA e LDA, funcionam Aprender como avaliar algoritmos de Aprendizado de Máquina usando estatísticas não paramétricas Descobrir como encontrar padrões ocultos em dados usando técnicas de associação e agrupamentoEstimar frete
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