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Aprendizado de Máquina "no-code": Aprenda de forma simples!

Aprenda essas técnicas de Inteligência Artificial sem conhecimento prévio ou habilidades de programação!

Neste curso, você aprenderá as técnicas mais importantes de Aprendizado de Máquina, que é a área mais fascinante e aplicada da Inteligência Artificial, usando uma ferramenta completamente visual. Isso significa que você não precisa entender programação ou lógica de programação, apenas importar dados, selecionar opções e executar procedimentos. Usando dados reais fornecidos no curso, você aprenderá, entre outras coisas, a:

Entender o que é Aprendizado de Máquina e como as técnicas funcionam

Explorar Redes Neurais Artificiais

Aprender sobre Classificação, Regressão, Regras de Associação e Agrupamento

Entender a Seleção de Atributos

Aprender a lidar e pré-processar dados

Prever eventos futuros e classificar objetos com classificação

Prever informações contínuas, como vendas ou temperaturas, usando regressão

Agrupar elementos com características comuns usando agrupamento

Entender como recomendar vendas de produtos juntos usando regras de associação

Estudar como as redes neurais funcionam, sua estrutura, funcionamento e o que é uma rede neural profunda

Avaliar o desempenho de um modelo

Usar diferentes técnicas de divisão de dados para treinamento e teste

Produzir representações gráficas de modelos, como Árvores de Decisão e Redes Neurais Artificiais

Conhecer o Weka, baixar, instalar e usar a ferramenta

Entender os diferentes módulos do Weka e suas funções

Aprender sobre o conceito de Pacotes

Ao final do curso, você será capaz de aplicar técnicas de Aprendizado de Máquina a problemas do mundo real usando seus próprios dados. O que você aprenderá: - Aprender a prever eventos antes que eles aconteçam - Explorar técnicas de classificação de objetos - Entender como prever valores contínuos (numéricos) - Descobrir como recomendar a venda de produtos que provavelmente serão vendidos juntos - Agrupar itens desconhecidos com base em características comuns - Avaliar o desempenho de suas previsões