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Curso de Aprendizado de Máquina Prático usando Python

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado de Máquina Prático com Python: Conceitos e Projetos

Visão Geral

Você está interessado em seguir uma carreira como Engenheiro de Aprendizado de Máquina ou Cientista de Dados? Se sim, este curso abrangente é perfeito para você. Ao longo deste programa, você obterá uma compreensão profunda dos conceitos principais de Aprendizado de Máquina, explorará vários casos de uso, aprenderá sobre o papel dos dados e enfrentará desafios como viés, variância e overfitting. Além disso, você descobrirá como selecionar as métricas de desempenho corretas, empregar técnicas de avaliação de modelos, otimizar modelos usando ajuste de hiperparâmetros e validação cruzada de busca em grade, e muito mais.

Destaque do Curso

Durante este curso, você terá a oportunidade de construir modelos de classificação usando uma ampla gama de algoritmos, desenvolver modelos de regressão e explorar modelos de agrupamento. Você também mergulhará na implantação de modelos de Aprendizado de Máquina, obtendo insights valiosos sobre cenários e casos de uso do mundo real. Python para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina será abordado extensivamente, tornando este curso essencial para iniciantes em Python. A maioria do programa é prática, com projetos e exemplos totalmente trabalhados, orientando você na análise exploratória de dados, desenvolvimento de modelos, otimização e técnicas de avaliação. Você também se tornará proficiente no uso de bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib e Seaborn para análise e visualização de dados. Além disso, uma lição introdutória sobre Redes Neurais Profundas, incluindo um exemplo prático de classificação de imagens usando TensorFlow e Keras, está incluída.

Seções do Curso

Este curso está dividido nas seguintes seções: - Introdução ao Aprendizado de Máquina - Tipos de Algoritmos de Aprendizado de Máquina - Casos de Uso de Aprendizado de Máquina - O Papel dos Dados no Aprendizado de Máquina - Compreendendo o Processo de Treinamento ou Aprendizado - Compreendendo a Validação e o Teste - Introdução ao Python - Configurando seu Ambiente de Desenvolvimento de Aprendizado de Máquina - Estruturas de Dados Internas do Python - Elementos da Linguagem Python - Estrutura de Dados Pandas - Séries e DataFrames - Análise Exploratória de Dados (EDA) - Aprendendo o Modelo de Regressão Linear através do Estudo de Caso de Previsão de Preços de Casas - Aprendendo o Modelo Logístico através do Estudo de Caso de Detecção de Fraude em Cartões de Crédito - Avaliando o Desempenho do Modelo - Ajustando seu Modelo - Ajuste de Hiperparâmetros - Validação Cruzada - Aprendendo SVM através de um Projeto de Classificação de Imagens - Compreendendo Árvores de Decisão - Compreendendo Técnicas de Conjunto usando Random Forest - Redução de Dimensionalidade usando PCA - Agrupamento K-Means com Projeto de Segmentação de Clientes - Introdução ao Aprendizado Profundo

O que Você Aprenderá

Ao final deste curso, você terá adquirido uma compreensão abrangente dos seguintes tópicos: - Conceitos principais de Aprendizado de Máquina - Cenários práticos de uso para aplicação de Aprendizado de Máquina - Cobertura detalhada de Python para Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina - Algoritmo de Regressão Linear para problemas de regressão - Problemas de classificação e vários algoritmos de classificação - Aprendizado não supervisionado usando Agrupamento K-Means - Técnicas de Análise Exploratória de Dados - Técnicas de redução de dimensionalidade, incluindo PCA - Técnicas de engenharia de recursos - Otimização do modelo através do ajuste de hiperparâmetros - Otimização do modelo usando validação cruzada de busca em grade - Introdução às Redes Neurais Profundas Junte-se a nós nesta jornada emocionante para se tornar um profissional experiente em Aprendizado de Máquina!

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