Descrição
Aprendizado de Máquina - Regressão e Classificação
Um Guia Abrangente de Aprendizado de Máquina para Iniciantes e Aprendizes Avançados
Aprendizado de máquina, um ramo da inteligência artificial (IA), foca no desenvolvimento de aplicações que podem aprender a partir de dados e melhorar sua precisão ao longo do tempo sem programação explícita. No campo da ciência de dados, algoritmos são usados para processar etapas estatísticas. No aprendizado de máquina, esses algoritmos são treinados para identificar padrões e características em grandes quantidades de dados, permitindo que eles tomem decisões informadas e façam previsões com base em novos dados. A eficácia de um algoritmo aumenta à medida que ele processa mais dados, resultando em decisões e previsões mais precisas. O impacto do aprendizado de máquina é evidente em várias áreas, como análise de imagens médicas, onde ele pode prever doenças com precisão comparável a especialistas humanos. Além disso, o programa AlphaGo do Google derrotou um campeão mundial no jogo de go usando aprendizado profundo por reforço. Além disso, o aprendizado de máquina está revolucionando a indústria automotiva ao permitir o desenvolvimento de carros autônomos, que têm o potencial de reduzir significativamente os acidentes de carro eliminando erros humanos. Neste curso, você obterá uma compreensão abrangente do aprendizado de máquina, começando pelos conceitos básicos e avançando para conceitos avançados. O curso adota uma abordagem prática de aprendizado, permitindo que você aplique seus conhecimentos a cenários do mundo real. Você mergulhará nos conceitos matemáticos fundamentais subjacentes ao aprendizado de máquina, incluindo ganho de informação e impureza de Gini em árvores de decisão. Por meio de sessões de tutorial, você resolverá problemas numéricos relacionados a árvores de decisão e implementará classificadores de árvores de decisão usando workshops de codificação. O curso também aborda árvores de regressão, regressão linear simples, regressão linear múltipla e regressão linear polinomial. Você terá a oportunidade de implementar essas técnicas de regressão por meio de sessões de codificação. Além disso, você aprenderá sobre o algoritmo dos Mínimos Quadrados Ordinários e sua implementação, bem como o gradiente descendente e seu papel no aprendizado de máquina. O curso conclui com uma palestra sobre regressão logística, abordando tópicos como fronteiras de decisão, funções de custo e gradiente descendente. Você também terá a chance de implementar a regressão logística por meio de sessões de codificação. Ao final deste curso, você terá adquirido as habilidades e conhecimentos necessários para entender e implementar árvores de decisão, técnicas de regressão e regressão logística. Você estará preparado para criar projetos de previsão e classificação do mundo real, tornando-se um profissional competente em aprendizado de máquina. Além disso, você terá uma compreensão sólida de conceitos como algoritmos de Gini e Ganho de Informação, Mínimos Quadrados Ordinários e Gradiente Descendente. Junte-se a nós nesta empolgante jornada pelo mundo do aprendizado de máquina e desbloqueie o potencial de tomar decisões informadas e fazer previsões com base em dados.O que você aprenderá:
- Entender e implementar árvores de decisão em Python - Obter conhecimento sobre algoritmos de Gini e Ganho de Informação - Resolver problemas matemáticos relacionados a árvores de decisão - Aprender sobre árvores de regressão - Explorar regressão linear simples, múltipla, polinomial e multivariada - Entender e implementar o algoritmo dos Mínimos Quadrados Ordinários - Resolver problemas numéricos relacionados ao algoritmo dos Mínimos Quadrados Ordinários - Criar projetos de previsão e classificação do mundo real - Obter insights sobre o Gradiente Descendente - Aprender sobre Regressão Logística e hiperparâmetrosEstimar frete
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