Descrição
Aprendizado de Máquina Não Supervisionado com Python
Algoritmos de Agrupamento e Redução de Dimensionalidade de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado com Implementação e Aplicações em Python
Visão Geral do Curso:
Ao concluir este curso, os alunos adquirirão habilidades para compreender e executar algoritmos de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado usando Python. Eles também serão capazes de aplicar esses algoritmos a conjuntos de dados do mundo real.Tópicos e Abordagem do Curso:
O Aprendizado de Máquina Não Supervisionado envolve a identificação de padrões dentro de conjuntos de dados. Este curso se concentra no estudo e implementação dos seguintes algoritmos: - Agrupamento: Hierárquico, DBSCAN, K-Means e Modelo de Mistura Gaussiano - Redução de Dimensionalidade: Análise de Componentes Principais (PCA) Ao contrário de outros cursos, este programa oferece: - Uma explicação abrangente dos conceitos matemáticos subjacentes aos algoritmos mencionados acima, incluindo distribuições normais, maximização da expectativa e decomposição em valores singulares. - Orientações detalhadas sobre a conversão de algoritmos em código Python, com palestras sobre design de código e uso de vetorização. - Perguntas de programação e teóricas com soluções para fornecer aos alunos prática prática. - Estudos de caso do mundo real utilizando o conjunto de dados Iris Flowers, conjunto de dados MNIST Digits (imagens) e conjunto de dados de texto da BBC para demonstrar técnicas de redução de dimensionalidade e agrupamento.Público-Alvo:
Este curso é projetado para cientistas, engenheiros, programadores e indivíduos interessados em aprendizado de máquina e ciência de dados. Nenhuma experiência anterior em aprendizado de máquina é necessária. No entanto, os alunos devem possuir conhecimento dos seguintes tópicos: - Conceitos básicos de álgebra linear (vetores, transposição, matrizes, multiplicação de matrizes, inversas, determinantes, espaços lineares) - Probabilidade e estatística fundamentais (média, matrizes de covariância, distribuições normais) - Programação em Python 3 Os alunos devem ter uma instalação do Python, como a plataforma Anaconda, em sua máquina, permitindo que eles executem programas na janela de comando e nos Notebooks Jupyter.Estilo de Ensino e Recursos:
Este curso incorpora numerosos exemplos, gráficos e animações para aprimorar a compreensão dos alunos sobre o material. Além disso, oferece vários exercícios com soluções (teóricas, Notebooks Jupyter e programação) para fornecer aos alunos amplas oportunidades de prática. Todos os recursos do curso, incluindo apresentações, documentos complementares, demonstrações, códigos e soluções de exercícios, podem ser baixados no site do Github do curso.Atualizações:
- 2021.08.28 Atualização: Adicionado exemplo de Autoencoder na Seção 9.5 - 2021.11.02 Atualização: Códigos atualizados nas Seções 2.3, 2.4, 3.4 e 4.3 para garantir compatibilidade com versões recentes do Python e matplotlib. Também foram feitas atualizações correspondentes nas apresentações para destacar essas mudanças. - 2021.11.02 Atualização: Legendas em inglês adicionadas aos vídeos do curso.O que Você Aprenderá:
Ao concluir este curso, você adquirirá proficiência nas seguintes áreas: - Algoritmos de Agrupamento: Hierárquico, DBSCAN, K-Means, Modelo de Mistura Gaussiano - Redução de Dimensionalidade: Análise de Componentes Principais (PCA) - Implementação de algoritmos de agrupamento e análise de componentes principais em Python - Aplicações de agrupamento e PCA usando dados do mundo realEstimar frete
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