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Curso de Aprendizado de Máquina Supervisionado em Python

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

Descrição

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Aprendizado de Máquina Supervisionado com a Linguagem de Programação Python

Um Curso Abrangente sobre Aprendizado de Máquina Supervisionado

Neste curso prático, iremos explorar o mundo do aprendizado de máquina supervisionado e sua aplicação utilizando a linguagem de programação Python. O aprendizado de máquina supervisionado, um ramo da inteligência artificial, tem como objetivo criar modelos preditivos com base em conjuntos de dados. Ao otimizar esses modelos, podemos extrair informações ocultas de nosso banco de dados e fazer inferências e previsões precisas. Um dos aspectos poderosos do aprendizado de máquina supervisionado é a capacidade de calcular a importância das características. Isso nos permite entender as informações subjacentes em nossos dados e reduzir a dimensionalidade do nosso problema, focando apenas em variáveis relevantes. A técnica SHAP é comumente usada para calcular a importância das características. Além disso, exploraremos técnicas de ajuste de hiperparâmetros, como validação cruzada, para otimizar nossos modelos de forma eficaz. Ao longo deste curso, você adquirirá conhecimento nas seguintes áreas:

1. Compreendendo o Aprendizado de Máquina Supervisionado:

- Explorando os conceitos de overfitting e underfitting e como evitá-los - Diferenciando entre modelos de regressão e classificação

2. Modelos Lineares:

- Aprendendo sobre regressão linear, regressão lasso, regressão ridge e regressão elastic net

3. Árvores de Decisão:

- Compreendendo os fundamentos das árvores de decisão e suas aplicações

4. Naive Bayes:

- Explorando o algoritmo Naive Bayes e sua implementação

5. k-Nearest Neighbors:

- Compreendendo o algoritmo dos k-vizinhos mais próximos e seu uso prático

6. Máquinas de Vetores de Suporte:

- Aprendendo sobre máquinas de vetores de suporte lineares e não lineares

7. Redes Neurais:

- Explorando redes neurais feedforward e suas aplicações

8. Modelos de Conjunto:

- Compreendendo o tradeoff entre viés e variância e explorando modelos de conjunto como bagging, random forest, boosting e gradient boosting

9. Votação e Empilhamento:

- Aprendendo sobre técnicas de votação e empilhamento para combinação de modelos

10. Métricas de Desempenho:

- Compreendendo métricas de desempenho de regressão e classificação, como erro quadrático médio, erro absoluto médio, precisão, recall, curva ROC e área sob a curva - Explorando métricas multiclasse para problemas de classificação

11. Importância das Características:

- Calculando a importância das características de acordo com diferentes modelos - Implementando a técnica SHAP para análise abrangente da importância das características - Utilizando a eliminação recursiva de características para redução da dimensionalidade

12. Ajuste de Hiperparâmetros:

- Explorando técnicas como validação cruzada k-fold, busca em grade e busca aleatória para obter um desempenho ótimo do modelo Cada lição deste curso começa com uma breve introdução e conclui com um exemplo prático utilizando a linguagem de programação Python e a poderosa biblioteca scikit-learn. Estaremos trabalhando no ambiente Jupyter, amplamente utilizado na indústria de ciência de dados. Todos os notebooks Jupyter estão disponíveis para download. Ao final deste curso, você terá uma base sólida em aprendizado de máquina supervisionado e as habilidades necessárias para aplicá-lo de forma eficaz em cenários do mundo real. Inicie sua jornada hoje mesmo e desbloqueie o potencial da linguagem de programação Python no campo do aprendizado de máquina.

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