Descrição
Aprendizado de Máquina em Conjunto em Python: Random Forest, AdaBoost
Métodos de Conjunto: Boosting, Bagging, Boostrap e Aprendizado de Máquina Estatístico para Ciência de Dados em Python
Avaliação: 4.6 de 52068 avaliações
6 horas totais
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Métodos de Conjunto: Boosting, Bagging, Boostrap e Aprendizado de Máquina Estatístico para Ciência de Dados em Python
Nos últimos anos, houve um ressurgimento no campo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina alcançou resultados notáveis, como a capacidade de analisar imagens médicas e prever doenças com precisão comparável a especialistas humanos. O programa AlphaGo do Google até derrotou um campeão mundial no jogo de estratégia go usando aprendizado profundo por reforço. O aprendizado de máquina também está sendo aplicado para desenvolver carros autônomos, o que tem o potencial de revolucionar a indústria automobilística, reduzindo significativamente os acidentes de carro causados por erros humanos. Grandes empresas como Google, NVIDIA e Amazon adotaram o aprendizado de máquina como seu foco principal, impulsionando a inovação em várias indústrias, incluindo finanças, publicidade online, medicina e robótica. O aprendizado de máquina é uma ferramenta versátil que pode beneficiar profissionais em qualquer setor e criar inúmeras oportunidades de carreira. Este curso é dedicado aos métodos de conjunto, que visam combinar diferentes modelos de aprendizado de máquina para superar suas limitações e criar classificadores ou regressores mais poderosos. Ao estudar técnicas como árvores de decisão e regressão logística, você aprenderá como construir modelos que alcançam maior precisão do que os modelos base individuais. Especificamente, o curso abordará os algoritmos Random Forest e AdaBoost, explorando suas complexidades e aplicações. O curso também abordará o trade-off viés-variância, um conceito importante no aprendizado estatístico, e introduzirá a técnica de bootstrap e bagging como métodos para reduzir simultaneamente o viés e a variância. Através de experimentos práticos com conjuntos de dados reais, você testemunhará as impressionantes capacidades desses algoritmos. Além disso, o curso estabelecerá paralelos interessantes entre florestas aleatórias, AdaBoost e redes neurais de aprendizado profundo, dada a popularidade do aprendizado profundo no cenário atual de aprendizado de máquina. Todos os materiais necessários para este curso estão disponíveis gratuitamente. Você pode facilmente baixar e instalar o Python, Numpy e Scipy nos sistemas operacionais Windows, Linux ou Mac. Ao contrário de outros cursos que se concentram apenas em como usar modelos de aprendizado de máquina, este curso enfatiza a construção de uma compreensão profunda dos modelos e de seu funcionamento interno. Ele incentiva a experimentação e a visualização para realmente compreender os conceitos. Se você deseja mais do que uma compreensão superficial dos modelos de aprendizado de máquina, este curso é perfeito para você. Como o físico Richard Feynman disse famosamente: "O que eu não posso criar, eu não entendo". Em meus cursos, você não apenas aprenderá como implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero, mas também obterá uma compreensão abrangente deles. Outros cursos podem ensinar como usar bibliotecas pré-existentes, mas muitas vezes ignoram os detalhes fundamentais dos algoritmos. Pré-requisitos sugeridos: - Cálculo (derivadas) - Probabilidade - Programação orientada a objetos - Codificação em Python: if/else, loops, lists, dicts, sets - Codificação em Numpy: operações de matriz e vetor - Modelos simples de aprendizado de máquina como regressão linear e árvores de decisão EM QUE ORDEM DEVO FAZER SEUS CURSOS? Consulte a palestra "Roteiro de Pré-requisitos de Aprendizado de Máquina e IA" disponível na seção de perguntas frequentes de qualquer um dos meus cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy. RECURSOS ÚNICOS: - Cada linha de código é explicada em detalhes. Sinta-se à vontade para me enviar um e-mail se tiver alguma discordância. - Nenhum tempo desperdiçado com digitação sem sentido. Outros cursos frequentemente gastam muito tempo com codificação básica, mas sejamos honestos, você não pode aprender muito escrevendo código por apenas 20 minutos. - Não tem medo de matemática de nível universitário. Este curso fornece detalhes algorítmicos cruciais que outros cursos tendem a omitir. O que você aprenderá: - Compreender e derivar a decomposição viés-variância - Compreender o método de bootstrap e sua aplicação ao bagging - Compreender por que o bagging melhora o desempenho da classificação e regressão - Compreender e implementar o Random Forest - Compreender e implementar o AdaBoostEstimar frete
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