Descrição
Aprendizado Desbalanceado (Dados Desbalanceados) - O Guia Definitivo
Domine a arte de lidar com dados desbalanceados em Aprendizado de Máquina
Aprenda as técnicas e estratégias essenciais para lidar de forma eficaz com dados desbalanceados no campo do Aprendizado de Máquina. Este curso abrangente aborda abordagens baseadas em dados, abordagens algorítmicas e muito mais! Classificação: 4.1 de 575 avaliações Duração total: 5 horas Número de palestras: 61 Nível de dificuldade: IntermediárioSobre o Curso
Este curso é projetado para estudantes interessados nos empolgantes campos da ciência de dados e aprendizado de máquina. O problema de dados desbalanceados é amplamente reconhecido como um dos principais desafios na mineração de dados e aprendizado de máquina. O aprendizado desbalanceado foca em ensinar sistemas inteligentes a aprender com dados desbalanceados. No mundo atual orientado por dados, há uma abundância de dados disponíveis. No entanto, muitos conjuntos de dados do mundo real sofrem de distribuições de classe desbalanceadas. Aprender a partir de dados desbalanceados apresenta desafios significativos e requer atenção especial. Algoritmos de aprendizado tradicionais tendem a favorecer a classe majoritária e ignorar a classe minoritária, levando a modelos tendenciosos. Neste curso, exploraremos várias soluções baseadas em dados e algoritmos para lidar com o problema de aprendizado desbalanceado. Você obterá uma compreensão profunda das causas subjacentes do problema de desbalanceamento de classe e aprenderá métodos e técnicas de ponta para abordá-lo. Discutiremos as vantagens e desvantagens de diferentes abordagens e métodos, capacitando você a tomar decisões informadas.O que você aprenderá
Ao final deste curso, você será capaz de: - Compreender as causas subjacentes do problema de desbalanceamento de classe - Reconhecer por que dados desbalanceados são um desafio importante nos campos de aprendizado de máquina e mineração de dados - Aprender sobre as diferentes características de conjuntos de dados desbalanceados - Dominar técnicas e algoritmos de ponta para lidar com dados desbalanceados - Adquirir proficiência em vários métodos baseados em dados, incluindo SMOTE, ADASYN, B-SMOTE e muito mais! - Aplicar técnicas baseadas em dados em cenários do mundo real - Explorar diferentes abordagens algorítmicas, como Aprendizado de Uma Classe e Aprendizado Sensível ao Custo - Aplicar métodos baseados em algoritmos em situações práticas - Aprender como avaliar com precisão modelos de previsão construídos usando dados desbalanceados - Adquirir estratégias e recomendações para evitar armadilhas comuns ao trabalhar com conjuntos de dados desbalanceados Junte-se a nós agora e torne-se um especialista em lidar com dados desbalanceados em Aprendizado de Máquina!Estimar frete
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