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Curso de Aprendizado Supervisionado - Modelos de Conjunto

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Preço:
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Descrição

Aprendizado Supervisionado - Modelos de Conjunto

Técnicas de Conjunto em Ciência de Dados

Técnicas de Conjunto em Ciência de Dados Os métodos de conjunto são essenciais para aprimorar a precisão e confiabilidade de modelos preditivos no campo da ciência de dados. Este curso, projetado para alunos intermediários e avançados, tem como objetivo fornecer uma compreensão abrangente dos métodos de conjunto e capacitar os participantes com o conhecimento e as habilidades necessárias para aplicar efetivamente essas técnicas em cenários do mundo real. Através de uma combinação de conceitos teóricos, implementação prática e projetos práticos, os participantes explorarão vários métodos de conjunto e obterão insights sobre suas aplicações, pontos fortes e limitações.

Objetivos do Curso:

1. Compreender os Fundamentos das Técnicas de Conjunto: - Obter uma compreensão profunda dos métodos de conjunto e sua importância na ciência de dados. - Aprender sobre a lógica por trás das técnicas de conjunto e suas vantagens em relação a modelos individuais. 2. Estudar Bagging e Random Forest: - Examinar o bagging como uma técnica de conjunto, incluindo seus princípios subjacentes e implementação algorítmica. - Aprofundar-se no Random Forest, um método de conjunto baseado em bagging popular, e aprender como ele melhora o desempenho do modelo. 3. Explorar Algoritmos de Boosting: - Aprender sobre algoritmos de boosting, como AdaBoost, Gradient Boosting e XGBoost, e sua natureza iterativa. - Compreender o processo de boosting, incluindo seleção de aprendiz fraco, ajustes de peso e correção de erros. 4. Dominar Técnicas de Stacking: - Estudar o conceito de stacking, também conhecido como generalização empilhada, e seu papel na combinação de vários modelos. - Explorar várias arquiteturas de stacking, incluindo abordagens de blending e meta-modelo. 5. Agregação de Modelos e Votação: - Descobrir diferentes métodos de agregação de previsões de conjunto, como votação majoritária e votação ponderada. - Explorar técnicas avançadas de conjunto, como stacking com meta-recursos e stacking com poda de modelo. 6. Implementação Prática e Estudos de Caso: - Aplicar técnicas de conjunto a conjuntos de dados e problemas do mundo real. - Trabalhar em projetos práticos para obter experiência prática na implementação de métodos de conjunto usando Python/R e bibliotecas relevantes. 7. Tópicos Avançados e Desenvolvimentos Recentes: - Obter insights sobre técnicas avançadas de conjunto, incluindo variantes de gradient boosting como LightGBM e CATBoost. - Explorar pesquisas e desenvolvimentos recentes em métodos de conjunto, como conjuntos de aprendizado profundo. 8. Considerações Éticas e Melhores Práticas: - Discutir considerações éticas em torno de técnicas de conjunto, incluindo vieses, equidade e interpretabilidade. - Aprender as melhores práticas para aplicar técnicas de conjunto de forma responsável e eficaz. Este curso combina palestras, exercícios práticos e projetos práticos para fornecer uma experiência de aprendizado abrangente. Os participantes terão acesso a uma plataforma de aprendizado online dedicada, onde poderão acessar materiais do curso, palestras em vídeo e recursos complementares. As sessões ao vivo e os fóruns de discussão promoverão a interação, colaboração e a oportunidade de buscar esclarecimentos e orientações dos instrutores e colegas. Os participantes terão a oportunidade de trabalhar em estudos de caso e projetos do mundo real, aplicando técnicas de conjunto para resolver problemas orientados por dados e obter insights práticos. Avaliação e Certificação: Os participantes serão avaliados com base em seu desempenho em tarefas, questionários e envio de projetos ao longo do curso. A conclusão bem-sucedida do curso, incluindo o cumprimento dos critérios de avaliação, concederá aos participantes um certificado de conclusão. Este certificado pode ser usado para demonstrar sua proficiência em técnicas de conjunto e sua capacidade de aplicá-las em ambientes práticos. O que você aprenderá: - Os fundamentos teóricos do aprendizado de conjunto, incluindo os conceitos de viés, variância e diversidade de conjunto. - Diferentes tipos de métodos de conjunto, como bagging, boosting e stacking, e como eles podem ser aplicados para melhorar o desempenho do modelo. - Técnicas para combinar modelos individuais, incluindo média, média ponderada e meta-aprendizado. - Implementação prática de métodos de conjunto usando bibliotecas e estruturas populares de aprendizado de máquina, juntamente com experiência prática na construção de modelos de conjunto.

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