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Aprenda Algoritmos de Aprendizado de Máquina com Python

Visão Geral do Curso

Neste curso abrangente, você aprenderá e implementará 26 algoritmos de aprendizado de máquina usando Python. Desde a implementação de algoritmos relacionados a tópicos como regressão simples, regressão múltipla, redes neurais, aprendizado por reforço, processamento de linguagem natural e análise de componentes principais, até modelagem usando técnicas estatísticas, você obterá uma compreensão completa de aprendizado de máquina. Você também aprenderá como usar o Google Colab e o TensorFlow, abrangendo tudo o que você precisa saber sobre aprendizado de máquina.

Sobre o Curso

Este curso, que já foi realizado por mais de 910.000 pessoas em todo o mundo, é a versão japonesa completa do curso de grande sucesso "Machine Learning A-Z" publicado na Udemy pelos renomados especialistas em inteligência artificial, aprendizado de máquina e deep learning, a SuperDataScienceTeam. Regravamos as palestras originais do zero, focando na implementação das palestras usando Python (excluindo a implementação em R). Nos dias de hoje, é impossível passar um dia sem ouvir palavras-chave como inteligência artificial, IA e aprendizado de máquina. No entanto, muitas pessoas podem se sentir interessadas, mas inseguras por onde começar. Elas também podem achar difícil abordar o assunto devido à falta de habilidades matemáticas. Este curso foi projetado para esses alunos. A aprendizado de máquina e a inteligência artificial têm o potencial de serem utilizadas em várias áreas, incluindo tradução de documentos, reconhecimento de voz no iPhone, recursos de recomendação na Amazon e Netflix, reconhecimento de imagens no Facebook, bem como em áreas como saúde, exploração espacial e realidade aumentada. Além disso, com a quantidade crescente de dados gerados no mundo, espera-se que o campo se desenvolva ainda mais no futuro. No entanto, tem havido desafios para iniciantes aprenderem aprendizado de máquina. Alguns podem ter pego um livro de referência de aprendizado de máquina, mas ficaram desencorajados pelas equações complexas. Além disso, como os livros de aprendizado de máquina são criados com base nas perspectivas de especialistas de diferentes áreas, a falta de consistência no conteúdo de aprendizado tem sido um problema significativo. Se você tentou aprender aprendizado de máquina, mas desistiu, este curso é especialmente recomendado para você. Neste curso, você primeiro obterá uma compreensão intuitiva de 26 algoritmos usados ​​em aprendizado de máquina e, em seguida, prosseguirá com sua implementação. Fizemos um esforço para minimizar o uso de equações complexas, permitindo que até mesmo aqueles com fobia de matemática progridam suavemente no curso. Cada algoritmo é categorizado e apresentado de maneira estruturada, garantindo que o conteúdo de aprendizado esteja organicamente conectado. O conteúdo do curso é o seguinte: - Parte 1: Pré-processamento de dados - Parte 2: Regressão: Regressão Simples, Regressão Múltipla, Regressão Polinomial, Regressão de Vetor de Suporte, Árvores de Regressão, Floresta Aleatória (Regressão) - Parte 3: Classificação: Regressão Logística, K-Vizinhos Mais Próximos, Máquinas de Vetor de Suporte, SVM de Kernel, Naive Bayes, Árvores de Classificação, Floresta Aleatória (Classificação) - Parte 4: Agrupamento: K-Means, Agrupamento Hierárquico - Parte 5: Aprendizado de Regras de Associação: Apriori, Eclat - Parte 6: Aprendizado por Reforço: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling - Parte 7: Processamento de Linguagem Natural: Modelo Bag-of-Words - Parte 8: Deep Learning: Redes Neurais, Redes Neurais Convolucionais - Parte 9: Redução de Dimensionalidade: Análise de Componentes Principais, Análise Discriminante Linear, PCA de Kernel - Parte 10: Seleção de Modelo e Impulsionamento: Validação Cruzada k-Fold, Busca em Grade, XGBoost Ao final deste curso, sua compreensão dos algoritmos de aprendizado de máquina será significativamente aprofundada. Se você deseja obter uma vantagem no campo do aprendizado de máquina, que se espera continuar crescendo em demanda, recomendamos fortemente que você faça este curso. Prometemos que sua perspectiva sobre aprendizado de máquina mudará ao concluir este curso.

O que você aprenderá

- Você será capaz de implementar algoritmos de aprendizado de máquina usando Python. - Você obterá uma compreensão intuitiva de muitos algoritmos de aprendizado de máquina. - Você aprenderá métodos de avaliação para modelos usando técnicas estatísticas. - Você será capaz de implementar aprendizado por reforço, deep learning e muito mais. - Você aprenderá métodos para melhorar a precisão dos modelos. - Você aprenderá como usar o Google Colab. - Você aprenderá como usar o TensorFlow."""