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Curso de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado com Modelos Ocultos de Markov em Python

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado de Máquina Não Supervisionado: Modelos de Markov Ocultos em Python

Aprenda o Poder dos Modelos de Markov Ocultos para Análise de Dados

O Modelo de Markov Oculto (HMM) é um poderoso algoritmo de aprendizado de máquina que se concentra em aprender sequências. Em diversos campos, como análise de preços de ações, modelagem de linguagem, análise da web, biologia e PageRank, sequências desempenham um papel crucial na compreensão e previsão de resultados. Este curso irá equipá-lo com as habilidades necessárias para analisar e modelar sequências de forma eficaz, tornando-o um complemento essencial para sua caixa de ferramentas de ciência de dados.

Por que Sequências Importam

Sequências estão em todos os lugares e sua ordem é vital para extrair informações significativas. Considere a frase que você está lendo agora. Se as palavras estivessem dispostas aleatoriamente, seria desafiador compreender a mensagem. Da mesma forma, preços de ações, linguagem e pontuação de crédito envolvem sequências que requerem análise para fazer previsões precisas.

Descubra o Modelo de Markov Oculto

Embora as redes neurais recorrentes sejam atualmente populares para modelagem de sequências, este curso apresenta o Modelo de Markov Oculto, um algoritmo de aprendizado de máquina com uma rica história. A partir dos conceitos abordados no curso "Aprendizado de Máquina Não Supervisionado para Análise de Agrupamentos", você aprenderá a medir a distribuição de probabilidade de uma sequência de variáveis aleatórias.

Desperte o Poder do Gradiente Descendente

Neste curso, você também explorará o uso do gradiente descendente, uma técnica fundamental em aprendizado profundo, para otimizar os parâmetros do HMM. Ao aproveitar bibliotecas como Theano e TensorFlow, você ganhará experiência prática no trabalho com sequências e na resolução de problemas do mundo real.

Aplicações Práticas de Modelos de Markov

Ao longo do curso, você mergulhará em aplicações práticas de modelos de Markov e modelos de Markov ocultos. Desde a análise de padrões de doenças e saúde até a melhoria da interação em sites e a otimização de mecanismos de busca, você obterá insights em diversos domínios. Além disso, você explorará modelos de linguagem, geração de imagens, sugestões automáticas em smartphones e o papel dos modelos de Markov na decodificação do código genético.

Experiência de Aprendizado Prático

Este curso oferece uma experiência de aprendizado abrangente, focando na construção de uma compreensão profunda dos conceitos, em vez de apenas no uso. Você terá a oportunidade de implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero, permitindo visualizar e experimentar os modelos internamente. Com pré-requisitos sugeridos em cálculo, álgebra linear, probabilidade e programação em Python, este curso foi projetado para aprimorar sua jornada em ciência de dados. Junte-se a nós agora e desbloqueie o potencial dos Modelos de Markov Ocultos no aprendizado de máquina não supervisionado. Nos vemos na aula! Observação: Este curso é apenas para fins educacionais. Todos os materiais do curso podem ser baixados e instalados gratuitamente. """

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