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Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python

Para Iniciantes: Regressão, Classificação, Agrupamento, Otimização de Modelos e Processamento de Linguagem Natural

A aprendizagem de máquina é uma área científica onde várias técnicas são desenvolvidas para permitir que os computadores aprendam de forma semelhante aos humanos. Isso envolve prever se uma pessoa tem uma doença específica, estimar os tempos de atraso dos aviões, prever preços de casas ou segmentar clientes, entre outras aplicações. Em termos de programação, o aprendizado de máquina é apenas algumas linhas de código. Neste curso, vamos nos concentrar na lógica por trás disso e compartilhar técnicas de desenvolvimento de modelos da vida real com você. Um dos aspectos mais importantes de projetos da vida real é o pré-processamento de dados. Neste curso, abordaremos uma ampla gama de tópicos de pré-processamento de dados, como análise de observações ausentes, análise de valores discrepantes e transformação de variáveis. Além disso, para cada algoritmo, discutiremos a teoria, como construir modelos, como fazer previsões com os modelos construídos e como otimizar os modelos. Você também terá a oportunidade de reforçar o que aprendeu com mais de 200 exercícios (o número total de exercícios chegará a 350 ao final). Vamos começar!

O que você aprenderá:

- Você aprenderá algoritmos de aprendizado de máquina. - Você aprenderá modelos de regressão e modelos de classificação. - Você aprenderá métodos supervisionados e não supervisionados.