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Curso de Aprendizado de Máquina: Random Forest, Adaboost e Árvore de Decisão

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

Descrição

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Aprendizado de Máquina Avançado: Random Forest, Adaboost e Árvore de Decisão

Aprenda Técnicas Avançadas de Aprendizado de Máquina em Random Forest, Adaboost e Árvores de Decisão na Prática

Nos últimos anos, houve um notável ressurgimento no campo da inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina revolucionou várias indústrias, possibilitando tarefas como análise de imagens médicas e previsão de doenças com precisão comparável a especialistas humanos. Notavelmente, o programa AlphaGo do Google derrotou um campeão mundial no jogo estratégico de go usando aprendizado profundo por reforço. Além disso, o aprendizado de máquina está abrindo caminho para carros autônomos, o que tem o potencial de transformar a indústria automotiva, reduzindo significativamente acidentes causados por erros humanos. Grandes empresas como Google, NVIDIA e Amazon adotaram o aprendizado de máquina como seu foco principal, impulsionando a inovação nos próximos anos. O aprendizado de máquina se tornou uma parte integrante de inúmeros produtos e indústrias, incluindo finanças, publicidade online, medicina e robótica. Sua ampla aplicabilidade o torna uma ferramenta valiosa, independentemente da indústria em que você trabalha, e também abre inúmeras oportunidades de carreira para profissionais qualificados. No entanto, o aprendizado de máquina também levanta questões filosóficas profundas, como a natureza da consciência e a possibilidade de máquinas superarem a inteligência humana. Este curso é dedicado a explorar métodos de conjunto, especificamente os algoritmos Random Forest e AdaBoost. Para fornecer uma base sólida para nossa discussão, vamos mergulhar no conceito de trade-off viés-variância, um tópico crucial no aprendizado estatístico. Além disso, vamos explorar a técnica de bootstrap e bagging como métodos eficazes para reduzir simultaneamente o viés e a variância. Todos os materiais do curso estão prontamente disponíveis gratuitamente. Você pode facilmente baixar e instalar Python, NumPy e SciPy nos sistemas operacionais Windows, Linux ou Mac. Ao contrário de outros cursos que se concentram apenas em "como usar" modelos de aprendizado de máquina, este curso enfatiza "como construir e entender" esses modelos. Ele vai além de memorizar fatos e incentiva a experimentação prática para obter uma compreensão mais profunda dos modelos. Através de técnicas de visualização, você obterá insights sobre o funcionamento interno dos modelos. Se você busca uma compreensão abrangente dos modelos de aprendizado de máquina, em vez de uma visão superficial, este curso é perfeito para você.

O que você vai aprender

  • Dominar a programação em Python para Random Forests
  • Implementar o AdaBoost usando Python
  • Obter uma compreensão sólida das árvores de decisão e sua extensão por meio de Random Forests
  • Abordar os principais problemas no Aprendizado de Máquina e aprender soluções eficazes
  • Reconhecer as diferenças entre Bagging e Boosting
  • Revisar terminologia fundamental aplicável a qualquer algoritmo de aprendizado de máquina

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