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Aprendizado de Máquina para Indústrias Químicas para Impulsionar o Lucro

Aprenda a Criar Aplicações de IA com Especialistas da Indústria

Você está pronto para aprimorar suas habilidades em aprendizado de máquina e levá-las para o próximo nível? Não procure mais do que nosso abrangente curso online projetado para fornecer a você conhecimento iniciante a avançado em aprendizado de máquina. Nosso curso é construído do zero, focando em estudos de caso da vida real de várias indústrias e projetos práticos que abordam problemas da indústria. Entendemos que o aprendizado de máquina pode ser complexo, por isso nosso curso abrange todos os principais algoritmos e técnicas. Se você deseja melhorar modelos de regressão, construir classificadores melhores ou mergulhar no aprendizado profundo, nosso curso tem tudo o que você precisa para ter sucesso. O que diferencia nosso curso dos outros? Em primeiro lugar, nosso foco em estudos de caso da vida real permite que você aprenda com profissionais experientes da indústria que já resolveram problemas complexos usando aprendizado de máquina. Essa experiência em primeira mão demonstra como o aprendizado de máquina pode ser aplicado a uma variedade de indústrias, incluindo indústrias químicas, de energia e afins. Além disso, nossos projetos práticos são especificamente projetados para resolver problemas reais da indústria, permitindo que você construa um portfólio com aplicações práticas no mercado de trabalho. Com instrutores especializados disponíveis para responder às suas perguntas e fornecer orientação, você terá o suporte necessário para se destacar nesse campo emocionante. Matricule-se em nosso abrangente curso online hoje e leve suas habilidades em aprendizado de máquina para o próximo nível. Adquira o conhecimento e a experiência prática necessários para ter sucesso nesse campo de alta demanda e embarque em uma carreira gratificante. O curso foi criado por um Cientista de Dados e especialista em Aprendizado de Máquina da indústria, simplificando teorias complexas, algoritmos e bibliotecas de codificação. O que torna este curso único é seu foco no desenvolvimento de habilidades para construir aplicações de aprendizado de máquina para problemas industriais complexos. Além disso, o curso está repleto de exercícios práticos baseados em estudos de caso da vida real. Você não apenas aprenderá a teoria, mas também ganhará prática na construção de seus próprios modelos. Com mais de 1000 alunos em todo o mundo, este curso o guia passo a passo pelo mundo do Aprendizado de Máquina, aprimorando sua compreensão e habilidades. Você pode concluir o curso usando o Matlab. Este curso foi projetado para levá-lo desde o básico do aprendizado de máquina até o nível avançado de construção de modelos de aprendizado de máquina para problemas da vida real. Aqui está uma breve visão geral do que você pode esperar aprender:

Introdução ao Aprendizado de Máquina

- O que é aprendizado de máquina (ML)? - Tipos de aprendizado de máquina - Uso de aprendizado de máquina - Diferença entre aprendizado humano e aprendizado de máquina - O que é máquina inteligente? - Comparação entre inteligência humana e inteligência de máquina - Como as máquinas aprendem - Diferença entre IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo - Importância de aprender aprendizado de máquina - Diversas oportunidades de carreira em aprendizado de máquina - Mercado de trabalho de aprendizado de máquina com faixa salarial média

Visão Geral dos Diferentes Tipos de Aprendizado de Máquina

- Exemplos de aprendizado de máquina na vida real - Elementos do aprendizado de máquina

Passos no Aprendizado de Máquina

Pré-processamento de Dados

- Detecção de valores discrepantes - Tratamento de valores ausentes - Codificação de dados

Visão Geral de Regressão e Avaliação de Modelos

- Métricas de avaliação de modelos (por exemplo, MAE, MSE, RMSE, R quadrado, R quadrado ajustado) - Interpretação das métricas de desempenho - Diferença entre essas métricas - Overfitting e underfitting

Estudo de Caso de Modelagem de Biorreator

Construção de Modelos de Aprendizado de Máquina

- Visão geral do aprendizado de regressão no Matlab - Etapas para construir um modelo de aprendizado de máquina - Importação e preparação de dados - Seleção do algoritmo do modelo - Execução e avaliação do modelo - Visualização dos resultados para obter insights

Detalhes da Modelagem por Meio de Algoritmos Seguintes

- Modelos de regressão linear - Árvores de regressão - Regressão de máquina de vetores de suporte - Modelo de regressão de processo gaussiano - Modelos de aproximação de kernel - Conjuntos de árvores - Redes neurais

Estudo de Caso da Vida Real para Construir um Sensor Suave para Coluna de Destilação

Estudo de Caso para Construir um Modelo de Aprendizado de Máquina de Reator Catalítico

Estudo de Caso para Construir um Modelo de Aprendizado de Máquina para Planta em Funcionamento

Modelagem por Rede Neural Artificial (RNA)

- Introdução à RNA - Compreensão do aprendizado de RNA - Treinamento de RNA - Cálculo de RNA - Vantagens e desvantagens da RNA - Estudo de caso de RNA Cada seção é independente, permitindo que você faça o curso completo ou selecione seções específicas que lhe interessam. Ganhe prática prática com estudos de caso da vida real e acesse modelos de código Matlab para seus próprios projetos. Este curso é divertido e emocionante, mergulhando fundo no Aprendizado de Máquina. No geral, ele abrange tudo o que você precisa saber para construir modelos de aprendizado de máquina para problemas da vida real. Com experiência prática e estudos de caso da indústria, você estará bem preparado para seguir uma carreira em aprendizado de máquina. Matricule-se agora para dar o primeiro passo rumo a se tornar um especialista em aprendizado de máquina! O que você aprenderá: - Dominar o Aprendizado de Máquina com o Matlab - Desenvolver intuição para vários modelos de Aprendizado de Máquina - Fazer previsões precisas - Realizar análises poderosas - Construir modelos robustos de Aprendizado de Máquina - Criar valor agregado para empresas - Aplicar Aprendizado de Máquina para fins pessoais - Escolher modelos apropriados de Aprendizado de Máquina para diferentes tipos de problemas - Construir um arsenal de modelos poderosos de Aprendizado de Máquina e aprender como combiná-los para resolver qualquer problema - Desenvolver habilidades para resolver problemas reais da indústria por meio do aprendizado de máquina