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Aprendizado de Máquina para Pesquisa com o WEKA: Do Zero ao Especialista

Descubra as técnicas mais poderosas e necessárias que um pesquisador deve ter em sua fase de desenvolvimento. WEKA Workbench

Instrutores: Dr. Alejandro Martinez e Arquiteta Sofia Ramirez

Conteúdo Atualizado: Agosto de 2023

Avaliação: ⭐⭐⭐⭐⭐

Pré-requisitos: Nenhum

Entre as várias opções de software disponíveis para aprendizado de máquina automatizado, o WEKA Workbench se destaca acima de todos os outros. É um software gratuito e de código aberto que oferece uma ampla gama de opções para aplicar aprendizado de máquina a qualquer conjunto de dados, seja de experimentos ou obtidos de várias bases de dados abertas. A melhor parte é que é muito fácil de usar e não requer amplo conhecimento de algoritmos matemáticos ou programação. Este curso se concentra em um subcampo específico de mineração de dados chamado modelagem preditiva (aprendizado supervisionado) e agrupamento (aprendizado não supervisionado). Essas técnicas são as mais poderosas e necessárias para qualquer pesquisador em sua fase de desenvolvimento. Ao contrário dos métodos estatísticos tradicionais, onde os modelos são usados para entender os dados, a modelagem preditiva se concentra no desenvolvimento de modelos que fazem previsões precisas em detrimento de explicar por que essas previsões são feitas. Ao contrário do campo mais amplo da mineração de dados, que pode ser usado com dados em qualquer formato, a modelagem preditiva e o agrupamento se concentram principalmente em dados tabulares (por exemplo, tabelas numéricas como planilhas). Nesse contexto, o curso tem como objetivo fornecer aos alunos os conceitos básicos e intermediários relacionados à análise e tratamento de dados, levando esse processo adiante aplicando algoritmos de aprendizado de máquina. Para esse fim, o curso utilizará um sistema amplamente utilizado em qualquer campo de pesquisa, o WEKA. O WEKA é uma plataforma fácil de usar que nos permite usar todos os conceitos de mineração de dados sem a necessidade de habilidades de programação. É especificamente desenvolvido para pesquisadores que necessitam dessas técnicas, mas não possuem conhecimentos computacionais. Este curso virtual segue o seguinte esquema: 1. Leitura do material no Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA). Os participantes devem ler e revisar o conteúdo teórico correspondente a cada unidade. 2. Visualização de vídeos. Como auxílio ao aprendizado, há vídeos para cada unidade que os alunos devem assistir. 3. Autoaprendizagem. Os participantes devem resolver materiais de reforço para aplicar o conteúdo teórico/prático antes da avaliação. 4. Trabalho com o software. Será utilizado o software gratuito WEKA Workbench. 5. Fórum de consulta. Este espaço destina-se aos alunos para fazer perguntas sobre os tópicos abordados, e o tutor será responsável por responder às suas dúvidas. Com esse treinamento abrangente, você aprenderá o processo completo de aprendizado de máquina para pesquisa e desenvolverá habilidades profissionais para realizar projetos integrados. Este treinamento 100% prático economizará tempo e esforço em seu trabalho diário. O processo de aprendizado será contínuo, permitindo que os alunos trabalhem com o software de aprendizado de máquina e pratiquem o que aprenderam na teoria. O treinamento permitirá que você se torne um especialista na área, principalmente por meio de exercícios práticos e projetos completos. Você também obterá insights sobre meu fluxo de trabalho ao abordar um projeto profissional. Você não precisa do equipamento de computador mais poderoso do mercado para concluir este curso, pois o software de treinamento online é perfeitamente otimizado e funciona sem problemas em todos os tipos de dispositivos, incluindo PCs e Macs. Você pode optar por visualizar todas as lições sequencialmente e aproveitar ao máximo o treinamento. Alternativamente, você pode usar este curso como um guia de referência. As aulas são organizadas de forma clara em seções lógicas, e você pode optar por assistir apenas as aulas que são mais importantes para você, com base em suas necessidades de treinamento. Com exceção das aulas PRO, a maioria das aulas é independente, permitindo que você entenda os conceitos de cada aula sem precisar assistir às aulas anteriores. Atualmente, há uma alta demanda por profissionais nessa área em empresas de todo o mundo. Este programa de treinamento não requer amplo conhecimento prévio, pois parte de um nível de usuário. O curso é voltado para indivíduos criativos que desejam expandir suas habilidades e aprender várias dicas, truques, recursos e recomendações dos instrutores Dr. Alejandro Martinez e Arquiteta Sofia Ramirez. Além disso, todos os cursos da Udemy fornecem acesso automático ao curso, sem limitações de tempo, disponibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem expiração e com garantia de reembolso. Conteúdo do Curso: Unidade 1: Introdução - Conceitos básicos de aprendizado de máquina - WEKA Workbench como nosso ambiente de aprendizado de máquina - Conclusões Unidade 2: Mineração de Dados no WEKA - Painéis no WEKA - Conhecendo nossos dados nos painéis do WEKA - Conclusões Unidade 3: Pré-análise e pré-processamento de dados - Classificação de dados em aprendizado de máquina - Conjunto de dados para aprendizado de máquina - Pré-análise de dados - Conclusões Unidade 4: Pré-processamento de dados para aprendizado de máquina - Normalização e padronização de dados - Transformando dados de aprendizado de máquina - Lidando com valores ausentes em dados de aprendizado de máquina - Conclusões Unidade 5: Análise de dados em aprendizado de máquina - Seleção de características em aprendizado de máquina - Uso de algoritmos de aprendizado de máquina - Estimando resultados de algoritmos - Estimando uma linha de base para resultados - Conclusões Unidade 6: Fase de modelagem em aprendizado de máquina - Algoritmos de classificação - Algoritmos de regressão - Algoritmos de conjunto - Conclusões Unidade 7: Fase de otimização em aprendizado de máquina - Comparando o desempenho do algoritmo - Otimizando parâmetros do algoritmo (hiperparâmetros) - Salvando modelos e fazendo previsões - Conclusões Unidade 8: Projetos de aprendizado de máquina - Trabalhando em um projeto de classificação multiclasse - Trabalhando em um projeto de classificação binária - Trabalhando em um projeto de regressão - Conclusões Unidade 9: Aprendizado Não Supervisionado - Aprendizado não supervisionado - Algoritmos de aprendizado não supervisionado - Determinando o número ideal de clusters - Projeto de aprendizado não supervisionado O curso permite que você comece e termine no seu próprio ritmo, adaptando o ritmo das aulas à sua disponibilidade. Você pode revisar o conteúdo conforme necessário, pular conteúdo que você já conhece, fazer perguntas, buscar esclarecimentos e compartilhar seus projetos. Lembre-se