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Curso de Aprendizado de Máquina Prático com Scikit-learn e TensorFlow 2

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Preço:
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Descrição

Aprendizado de Máquina Prático com Scikit-learn e TensorFlow 2

Domine TensorFlow 2.0 e scikit-learn para um Aprendizado de Máquina Efetivo

Você está procurando por um curso abrangente que ensine todos os detalhes do aprendizado de máquina usando scikit-learn e TensorFlow 2.0? Ou talvez você sempre tenha desejado um entendimento proficiente em resolver problemas que não podem ser programados explicitamente através de técnicas avançadas de aprendizado de máquina? Se você tem familiaridade com pandas e NumPy, este curso irá fornecer conhecimento atualizado e detalhado sobre métodos práticos de aprendizado de máquina. Esses métodos podem ser aplicados para lidar com uma ampla gama de tarefas que não são facilmente programáveis, permitindo que você utilize algoritmos que aprendem e fazem previsões ou decisões com base em dados. O curso fornecerá exemplos práticos e explicações de código em notebooks Jupyter para solidificar seu entendimento. Nosso objetivo é torná-lo altamente proficiente na construção de algoritmos e modelos que alcancem a maior precisão possível com base na saída de sucesso definida ou na hipótese para uma determinada tarefa. Ao final deste curso, você terá habilidades para resolver problemas de aprendizado de máquina baseados em indústria, treinando, otimizando e implantando modelos em produção. Essa habilidade permitirá que você crie previsões e decisões bem-sucedidas para várias tarefas, como desenvolver um algoritmo para ler um conjunto de dados rotulados de dígitos escritos à mão.

Sobre o Autor: Samuel Holt

Samuel Holt é um consultor experiente em aprendizado de máquina com vários anos de experiência na implementação, criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina para grandes empresas e startups. Ele também utilizou sua experiência em suas próprias empresas. Samuel possui um MEng em Aprendizado de Máquina e Engenharia de Software pela Universidade de Oxford, onde recebeu quatro prêmios por excelência acadêmica. Sua experiência inclui a construção de sistemas de produção usando uma combinação de scikit-learn e TensorFlow. Alguns de seus projetos notáveis envolvem suporte ao cliente automatizado, implementação de OCR de documentos, detecção de veículos para carros autônomos, análise de comentários e previsão de séries temporais para dados financeiros.

O que você aprenderá

Durante este curso, você adquirirá conhecimento nas seguintes áreas: - Fundamentos do aprendizado de máquina, incluindo as vantagens do scikit-learn - Implementação prática de aprendizado de máquina canônico, aprendizado supervisionado e não supervisionado usando scikit-learn - Como identificar um problema, selecionar o modelo apropriado e otimizá-lo para alcançar o resultado desejado, obtendo insights dos dados - Aprendizado profundo com redes neurais usando TensorFlow 2.0 - Exemplos de aprendizado profundo e classificação de imagens, bem como modelos preditivos de séries temporais - Introdução ao aprendizado por reforço e implementação de vários tipos com exemplos práticos - Utilização efetiva do scikit-learn e TensorFlow em seu sistema de produção, incluindo a estruturação de tarefas em cada exemplo Junte-se a nós nesta jornada prática para se tornar um profissional competente em aprendizado de máquina com scikit-learn e TensorFlow 2.0. Matricule-se agora e desbloqueie o potencial do aprendizado de máquina na resolução de problemas complexos.

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