Descrição
Aprendizado de Máquina em Python. Conceitos Básicos, Perceptron, Regressão
Aprendizado de Máquina está acontecendo agora e continuará acontecendo no futuro. Vale a pena conhecê-lo! Este curso faz parte de uma série de cursos sobre Python. Escolha o curso certo de acordo com o seu nível de conhecimento em Python e interesses: - Python para Iniciantes - Pensamento Algorítmico - Algoritmos e Estruturas de Dados que Você Precisa Conhecer - Pensamento Algorítmico - Grafos em Python - Ciência de Dados - Análise de Dados com Python Pandas - Python para Usuários Intermediários - Python Flask - Aplicações Web - Aprendizado de Máquina em Python. Conceitos Básicos, Perceptron, Regressão Se você está se perguntando se deve comprar ações ou investir em ouro, eu não posso ajudar. Não sei o que é melhor fazer. Mas se você me perguntar se vale a pena aprender sobre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, não tenho dúvidas. VALE A PENA! Aprendizado de Máquina está acontecendo agora e continuará acontecendo. E você tem uma escolha - ou você assiste do lado de fora ou se torna um líder nessa área. Este curso é projetado para aqueles que já têm conhecimento de programação e já trabalharam com dados. Conhecimento de aprendizado de máquina em si não é necessário. Nesse sentido, começamos do zero, explicando até mesmo o que é um modelo, uma previsão e aprendizado de máquina. Mas cuidado. Não paramos na teoria. É apenas o começo. Esteja preparado para muita programação. Cada lição, mesmo as teóricas, possui questionários e exercícios práticos. Cada exercício prático é resolvido, então não se preocupe - você não vai se perder. Neste curso, você ganhará intuição por trás dos algoritmos, mas também aprenderá a matemática que justifica essa intuição. Não se preocupe, meu objetivo não é ensinar você a calcular derivadas ou realizar operações de matriz. É suficiente que você tenha uma ideia aproximada do que são, mas é claro, quanto mais você se lembrar da matemática, melhor. Normalmente, implementamos o algoritmo do zero em Python e depois mostramos como usar classes prontas preparadas no módulo Scikit-Learn. Dessa forma, você não é um programador que executa uma função cegamente sem saber o que está acontecendo por baixo. Trabalhamos com dados reais: preços de diamantes, preços de casas, qualidade do vinho, tamanho do cérebro, incidência de doenças, reconhecimento de formas e dígitos, e as lendárias flores Iris. Gostaria que os alunos que concluíssem este curso fossem capazes de construir seus próprios modelos. Aprendizado de Máquina é um tópico enorme, com muitos algoritmos, bibliotecas e técnicas de processamento de dados. É simplesmente enorme. Escolhemos apenas dois tópicos dessa vasta área - construção de um único perceptron, que é importante porque é a base das redes neurais profundas, e algoritmos de regressão linear. Existem vários deles, e eles têm suas aplicações específicas, e para ser honesto - você não pode não conhecê-los. Mas uma vez que você percebe isso, ainda é muito porque discutiremos esses tópicos em grande detalhe: intuição, matemática, exemplos, testes, exercícios - um conjunto completo, como uma academia, mas para o cérebro, não para os músculos. Se você está procurando um curso intitulado "todos os algoritmos em um dia", continue procurando. Se você está procurando uma discussão confiável sobre neurônios e regressão, então é isso! Se requalificar como programador de aprendizado de máquina leva pelo menos vários meses de trabalho. Mas anime-se. Este curso pode ser seu passo na direção certa. Está tudo em suas mãos. Se você está interessado em aprendizado de máquina, não quer ser um observador passivo das crescentes aplicações de inteligência artificial e nuvem, inscreva-se no curso. Você não está arriscando nada. Agora é um bom momento para o Aprendizado de Máquina. Não espere - junte-se a nós! Bem-vindo!O que você aprenderá
- Conceitos de ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial, previsão - Modelos estatísticos e matemáticos de dados, tipos de aprendizado - Intuição e matemática por trás do aprendizado de máquina - Perceptron de Rosenblatt - implementação e utilização - Modelos de regressão linear: Adaline, RANSAC, Lasso, Ridge, ElasticNet - Preparação de dados para análise - Imputação de dados ausentes, eliminação de outliers - Utilizando métodos e modelos do módulo Scikit-Learn"""Estimar frete
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