Descrição
Curso Completo de Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados em Python
Introdução ao Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados com Python
Olá e bem-vindo ao meu novo curso, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados para Iniciantes. Neste curso, exploraremos os fundamentos do aprendizado de máquina e da ciência de dados usando Python. Ao longo do curso, abordaremos vários tópicos e técnicas que o ajudarão a entender e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados usando bibliotecas populares de Python, como scikit-learn, SciPy, Matplotlib e Pandas.Compreendendo Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Redes Neurais de Aprendizado Profundo
Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina e Redes Neurais de Aprendizado Profundo são termos amplamente discutidos e utilizados no mundo da tecnologia. No entanto, eles são frequentemente mal compreendidos e confundidos. Inteligência Artificial é um campo amplo da ciência que visa tornar as máquinas inteligentes como os seres humanos. Aprendizado de Máquina e Redes Neurais são subconjuntos da Inteligência Artificial que se concentram em aspectos específicos da inteligência das máquinas.Explorando o Conceito de Aprendizado de Máquina
Para entender o aprendizado de máquina, vamos compará-lo ao nosso próprio processo de aprendizado como seres humanos. Quando éramos bebês, passamos por uma fase de aprendizado em que aprendemos a engatinhar, ficar em pé, andar e, eventualmente, falar. Aprendemos com nossas experiências, cometendo erros e melhorando ao longo do caminho. Da mesma forma, o aprendizado de máquina envolve treinar uma máquina para aprender com dados e fazer previsões com base nesse aprendizado.Preparando a Máquina para Previsão
Neste curso, vamos nos concentrar no aprendizado de máquina e como preparar uma máquina para previsão. Assim como nos preparamos para um teste de matemática, aprenderemos e nos treinaremos resolvendo uma variedade de problemas semelhantes. Esses problemas e suas soluções servirão como nossa entrada de treinamento e saída de treinamento, respectivamente. Quando encontrarmos novos problemas, semelhantes aos que aprendemos, usaremos nossas experiências de aprendizado anteriores para resolvê-los. Esses novos problemas são chamados de entrada de teste, e nossas respostas são a saída prevista. A precisão de nossas previsões será avaliada e comparada com as respostas reais, conhecidas como saída de teste.Tópicos Abordados no Curso
Ao longo deste curso, abordaremos os seguintes tópicos: - Preparação do Sistema e Ambiente: Instalando Python e Bibliotecas Necessárias (Anaconda) - Noções Básicas de Python e SciPy: Cursos Rápidos de Python, NumPy, Matplotlib e Pandas - Carregando e Resumindo Dados: Carregando dados CSV com Python, NumPy e Pandas, e resumindo dados com visualização - Preparação de Dados: Transformações de dados, redimensionamento, padronização, normalização e binarização - Seleção de Características: Técnicas de seleção automática, como seleção univariada, eliminação recursiva de características, análise de componentes principais e importância de características - Avaliação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Conjuntos de treinamento e teste, validação cruzada k-fold, validação cruzada leave one out e divisões aleatórias de teste-treinamento repetidas - Métricas de Avaliação de Algoritmos: Métricas de classificação e métricas de regressão - Verificação de Algoritmos de Classificação e Regressão: Algoritmos lineares e não lineares - Escolhendo o Melhor Modelo de Aprendizado de Máquina: Comparando diferentes algoritmos - Automatizando e Combinando Fluxos de Trabalho com Pipeline: Preparação de dados e pipeline de modelagem, extração de características e pipeline de modelagem - Melhoria de Desempenho com Conjuntos: Conjunto de votação, bagging e boosting - Melhoria de Desempenho com Ajuste de Parâmetros de Algoritmo: Ajuste de parâmetros de pesquisa em grade e pesquisa aleatória - Salvando e Carregando Modelos de Aprendizado de Máquina: Usando pickle e joblib - Finalizando um Projeto de Aprendizado de Máquina: Etapas para finalizar modelos de classificação e regressão - Previsões e Estudos de Caso: Estudos de caso usando conjuntos de dados reaisBenefícios de Aprender Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados
Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados são habilidades muito procuradas na indústria de tecnologia. Ao aprender esses conceitos e técnicas, você estará preparado para competir neste mercado de trabalho lucrativo. Seja você um iniciante em programação ou tenha alguma experiência, este curso fornecerá o conhecimento e as habilidades necessárias para se destacar no campo do aprendizado de máquina e da ciência de dados. Desejo-lhe sucesso em sua jornada de aprendizado. Nos vemos em breve na sala de aula!Estimar frete
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