Descrição
Aprenda o Bootcamp Completo de Aprendizado de Máquina com Python
Construa 5 Projetos Completos de Aprendizado de Máquina do Mundo Real com Python
Avaliação: 3.6 de 5705 avaliações
Total de horas: 26
Aulas: 411
Todos os Níveis
Você é apaixonado por Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina? Este curso, criado por instrutores especializados da DataTech, é perfeito para você. Este abrangente Bootcamp de Aprendizado de Máquina irá guiá-lo pelo mundo do Aprendizado de Máquina, ensinando as habilidades necessárias para construir projetos do mundo real usando Python. Aprendizado de Máquina é o estudo de algoritmos de computador que automatizam a construção de modelos analíticos. É um ramo da Inteligência Artificial que se concentra em sistemas que aprendem a partir de dados, identificando padrões e tomando decisões com intervenção humana mínima. O Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado hoje em dia, e este curso abrange uma ampla gama de tópicos para lhe dar uma compreensão completa do assunto. Ao longo deste curso, você adquirirá tanto conhecimento teórico quanto experiência prática em Aprendizado de Máquina. Você aprenderá e implementará vários algoritmos, como regressão linear, regressão logística, KNN, SVM, Naive Bayes, árvores de decisão, floresta aleatória e muito mais. Além disso, você explorará seleção de recursos, transformação de dados, métricas de avaliação e métodos para lidar com dados desequilibrados. O curso também aborda conceitos importantes como filtragem de correlação, filtragem de variância, PCA e LDA, filtragem baseada em conteúdo e colaborativa, decomposição de valor singular e diferentes algoritmos usados para previsão de séries temporais. Estudos de caso do mundo real irão aprimorar ainda mais sua compreensão do Aprendizado de Máquina. Para fornecer a você experiência prática, este curso inclui cinco projetos bônus de Aprendizado de Máquina em Python. Esses projetos incluem "Previsão de Desempenho do Funcionário", "Previsão de Despesas Médicas", "Determinação do Status do Candidato a Empréstimo" e "Otimização da Produção Agrícola". Cada projeto se concentra na aplicação de técnicas de análise preditiva e de classificação para resolver problemas do mundo real. Ao se inscrever neste curso, você terá acesso a todos os recursos e exercícios necessários para praticar e reforçar seu aprendizado. Torne-se um mestre em Aprendizado de Máquina e desbloqueie oportunidades emocionantes no campo da Ciência de Dados. Inscreva-se agora e comece sua jornada para se tornar um especialista em Aprendizado de Máquina. O que você vai aprender: - Teoria e implementação prática de regressão linear usando sklearn. - Teoria e implementação prática de regressão logística usando sklearn. - Seleção de recursos usando RFECV. - Transformação de dados com regressão linear e logística. - Métricas de avaliação para analisar o desempenho dos modelos. - Relevância da indústria para regressão linear e logística. - Matemática por trás dos algoritmos KNN, SVM e Naive Bayes. - Implementação de KNN, SVM e Naive Bayes usando sklearn. - Métodos de seleção de atributos - Índice de Gini e Entropia. - Matemática por trás de árvores de decisão e floresta aleatória. - Algoritmos de impulsionamento: Adaboost, Gradient Boosting e XgBoost. - Diferentes algoritmos para agrupamento. - Diferentes métodos para lidar com dados desequilibrados. - Implementação de filtragem de correlação. - Implementação de filtragem de variância. - Implementação de PCA e LDA. - Implementação de filtragem baseada em conteúdo e colaborativa. - Implementação de decomposição de valor singular. - Implementação de diferentes algoritmos usados para previsão de séries temporais. - Estudos de caso do mundo real. - Experiência prática com exemplos do mundo real."""Estimar frete
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