Descrição
Aprendizado de Máquina: Extração de Fatores em Python
Desafio de Extração de Fatores Vencedor: Regressão Linear, Informação Mútua, PCA, ICA, NMF, MDS, t-SNE
Avaliação: 4.4 de 518 avaliações
Total de horas: 7
Aulas: 51
Especialista: John Smith
Atenção: Para acessar os cursos da ITtensive no Udemy, por favor envie um email para support@ittensive.com com o nome do curso ou grupo de cursos que você deseja fazer. Analisaremos a tarefa do Desafio de Extração de Fatores de 2020, focando nos fatores que mais influenciam a expectativa de vida na Rússia, utilizando abordagens fundamentais e aplicadas para a redução de dimensionalidade dos dados. Em conclusão, construiremos um conjunto de modelos para prever a expectativa de vida com base nos fatores extraídos. O curso está dividido em 4 partes. Na primeira parte, percorreremos sequencialmente todas as etapas de trabalho com dados, desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar o erro de previsão. Além disso, exploraremos os princípios fundamentais de construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples, como regressão linear, árvores de decisão e florestas aleatórias, além de conjuntos de aprendizado de máquina. Na segunda parte, abordaremos na prática: - Limpeza e pré-processamento de dados - ETL - Regressão linear para extrapolação de dados - Regressão linear regularizada para extração de fatores - Critérios de informação para redução de dimensionalidade - Por fim, criaremos um conjunto de modelos simples de redução de dimensionalidade. A terceira parte é dedicada a métodos de matriz: - Análise de Componentes Principais (PCA) - Decomposição em Valores Singulares (SVD) - Análise de Componentes Independentes (ICA) - Fatorização de Matriz Não-negativa (NMF) - Refinaremos a solução para o problema de aprendizado não supervisionado usando métodos de matriz. Na quarta parte, exploraremos abordagens não lineares: - Escalonamento Multidimensional (MDS) - t-SNE - UMAP - LargeVis - Estabilizaremos o conjunto de redução de dimensionalidade e o utilizaremos para prever a expectativa de vida na Rússia com base nos indicadores macroeconômicos mais importantes. O que você aprenderá: - O processo e modelo de aprendizado de máquina - Preenchimento de dados faltantes - Regressão linear e regularização L1/L2 - Árvores de decisão e conjuntos de aprendizado - Correlação e informação mútua - Análise de Componentes Principais (PCA) - Decomposição em Valores Singulares (SVD) - Análise de Componentes Independentes (ICA) - Escalonamento Multidimensional (MDS) - t-SNE, UMAP, LargeVisEstimar frete
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