Descrição
Aprendizado de Máquina Experimental e Mineração de Dados: Weka, MOA e R
Aprenda os Fundamentos do Aprendizado de Máquina com Weka, MOA e R
Embarque em sua jornada no mundo do Aprendizado de Máquina com Weka, MOA e R. Este curso abrangente irá equipá-lo com o conhecimento e habilidades necessárias para se destacar no campo da mineração de dados e aprendizado de máquina.Primeiro Curso: Introdução ao Aprendizado de Máquina com Weka
Neste curso introdutório, você aprenderá o básico do aprendizado de máquina usando o poderoso software de código aberto Weka. Desenvolvido pela Universidade de Waikato, na Nova Zelândia, o Weka oferece uma abordagem direta e descomplicada para entender algoritmos e classificadores complexos. Você explorará várias funções, como Naive Bayes, Rede Neural, J48, OneR, ZeroR, KNN, regressão linear e SMO. Além disso, você ganhará experiência prática em classificação de imagens, textos e documentos, bem como visualização de dados. Ao final deste curso, você será capaz de converter arquivos de texto e HTML em massa em um único arquivo ARFF usando uma única linha de comando. Você também terá uma compreensão sólida de métodos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados. Testes práticos, questionários e desafios reforçarão sua compreensão, e você aprenderá a configurar e comparar classificadores. O curso também aborda a instalação de pacotes Weka, séries temporais, algoritmos de regressão linear e muito mais.Segundo Curso: Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados com Weka, MOA e Ferramentas de Software de Código Aberto "R"
Neste curso prático, você mergulhará mais fundo no mundo do aprendizado de máquina e mineração de dados. Você explorará aplicações práticas usando ferramentas poderosas de código aberto, como Weka, MOA e "R". O curso enfatiza a aprendizagem por meio de experimentação com cenários do mundo real, comparando diferentes algoritmos para determinar os mais eficazes. Você aprenderá sobre geração de conjuntos de dados, fluxos de dados e avaliação de classificadores. O curso aborda tópicos como a diferença entre conjuntos de dados estáticos e fluxos de dados dinâmicos, a definição e aplicações de mineração de dados e o classificador Hoeffding tree. Você também obterá insights sobre classificadores em lote versus classificadores incrementais. Além disso, você explorará o MOA, uma plataforma projetada para lidar com fluxos de dados em larga escala de forma eficiente. O curso inclui uma seção sobre análise sentimental usando o Weka, onde você trabalhará com conjuntos de dados reais do Twitter para classificar sentimentos. Você também aprenderá como integrar ferramentas de código aberto com o Weka e o "R" para esquemas de aprendizado de máquina. Ao final deste curso, você terá a expertise para lidar com conjuntos de dados diversos, processar fluxos de dados e avaliar classificadores de forma eficaz. Você será proficiente no uso do Weka, MOA e outras ferramentas de código aberto para aplicar técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados em aplicações práticas.O que você aprenderá
- Baixar e instalar o Weka - Uso prático de aprendizado de máquina - Compreensão de fontes de dados e formatos de arquivo - Pré-processamento, classificação, filtragem e manipulação de conjuntos de dados - Uso prático de mineração de dados - Experimentação e comparação de algoritmos - Integração de ferramentas de código aberto com o Weka - Geração de conjuntos de dados, conjuntos de dados, fluxos de dados e avaliação de classificadores - Uso do Weka com outros softwares de código aberto, como o "R" - Explorando o MOA (Análise Online Massiva) - Análise sentimental usando o Weka - Opcional: Ferramentas de ciência de dados e análise de dados (Anaconda, Jupyter Notebook, pacotes de redes neurais e aprendizado profundo) - Manipulação de dados com as bibliotecas numpy e pandas."Estimar frete
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