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Curso de Aprendizado de Máquina e IA: Máquinas de Vetores Suporte em Python

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Preço:
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Descrição

Aprendizado de Máquina e IA: Máquinas de Vetores de Suporte em Python

Algoritmos de Inteligência Artificial e Ciência de Dados em Python para Classificação e Regressão

As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são um dos modelos de aprendizado de máquina mais poderosos disponíveis. Este curso foca nas SVMs e suas aplicações em inteligência artificial e ciência de dados.

Visão Geral do Curso

Neste curso, você aprenderá sobre a teoria e os aspectos práticos das SVMs. Começaremos com uma abordagem passo a passo, construindo a teoria necessária para entender como as SVMs funcionam. Conhecimento prévio de Regressão Logística e uma boa compreensão da geometria de linhas, planos e hiperplanos será útil. O curso aborda a teoria crítica por trás das SVMs, incluindo a derivação de SVM linear, perda de dobradiça, programação quadrática, variáveis de folga, Dualidade de Lagrange e SVMs de kernel. Você também aprenderá sobre kernels polinomiais, kernels gaussianos, kernels sigmoides e kernels de string. Além disso, o curso explora a expansão de recursos em dimensões infinitas, descida de gradiente projetada, SMO (Otimização Sequencial Mínima), Redes RBF (Redes Neurais de Função de Base Radial), regressão de vetor de suporte (SVR) e classificação multiclasse. Para aqueles que preferem uma abordagem mais prática, o curso oferece duas seções completas dedicadas aos aspectos práticos do uso efetivo das SVMs. Você trabalhará em exemplos completos de aplicações de aprendizado de máquina do mundo real, como reconhecimento de imagem, detecção de spam, diagnóstico médico e análise de regressão. Estudantes avançados terão a oportunidade de realizar exercícios de codificação que envolvem a implementação de SVMs usando abordagens diferentes.

Por que escolher este curso?

Este curso se destaca dos outros porque se concentra na implementação de algoritmos de aprendizado de máquina do zero. Enquanto outros cursos podem ensinar como usar bibliotecas, este curso enfatiza a compreensão dos algoritmos e a codificação por conta própria. Ao implementar os algoritmos, você obterá uma compreensão mais profunda de como eles funcionam e poderá aplicá-los a vários cenários.

Pré-requisitos sugeridos

Para aproveitar ao máximo este curso, é recomendado ter conhecimentos nas seguintes áreas: - Cálculo - Aritmética de Matrizes / Geometria - Probabilidade Básica - Regressão Logística - Codificação em Python: if/else, loops, listas, dicionários, conjuntos - Codificação em Numpy: operações de matriz e vetor, carregamento de um arquivo CSV Se você não tem certeza sobre a ordem em que deve fazer os cursos, consulte a palestra "Roteiro de Pré-requisitos de Aprendizado de Máquina e IA" disponível na seção de perguntas frequentes de qualquer um de nossos cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy.

Recursos Únicos

Este curso oferece recursos únicos que o diferenciam dos outros: - Cada linha de código é explicada em detalhes, e você pode entrar em contato com o instrutor por e-mail se tiver alguma discordância ou dúvida. - Não há tempo desperdiçado digitando código. Em vez disso, o foco está na compreensão e aprendizado dos conceitos. - O curso não evita a matemática de nível universitário. Você obterá insights importantes sobre algoritmos que outros cursos podem ignorar.

O que você aprenderá

Ao final deste curso, você será capaz de: - Aplicar SVMs a aplicações práticas, incluindo reconhecimento de imagem, detecção de spam, diagnóstico médico e análise de regressão. - Entender a teoria por trás das SVMs, começando pela geometria básica. - Usar a Dualidade de Lagrange para derivar o Kernel SVM. - Aplicar Programação Quadrática a SVM. - Implementar Regressão de Vetor de Suporte. - Trabalhar com kernels polinomiais, kernels gaussianos e kernels sigmoides. - Construir sua própria Rede RBF e outras Redes Neurais baseadas em SVM.

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