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Ciência de Dados: Aprendizado de Máquina Supervisionado em Python

Guia Completo para Implementação de Algoritmos Tradicionais de Aprendizado de Máquina em Python e com o Scikit-Learn

Nos últimos anos, houve um ressurgimento no campo da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina tem alcançado resultados notáveis, como a análise de imagens médicas e a previsão de doenças com precisão comparável a especialistas humanos. O programa AlphaGo do Google até derrotou um campeão mundial no jogo de estratégia go usando aprendizado profundo por reforço. O aprendizado de máquina também está revolucionando a indústria automotiva com o desenvolvimento de carros autônomos, que têm o potencial de reduzir significativamente os acidentes de carro eliminando erros humanos. O foco do Google em ser "primeiro em aprendizado de máquina" indica a crescente importância do aprendizado de máquina para impulsionar a inovação nos próximos anos. O aprendizado de máquina agora está integrado em vários produtos e é amplamente utilizado em setores como finanças, publicidade online, medicina e robótica. É uma ferramenta versátil que pode beneficiar profissionais em qualquer setor e criar inúmeras oportunidades de carreira. No entanto, o aprendizado de máquina também levanta questões filosóficas sobre a natureza da consciência e o potencial dos computadores de superar a inteligência humana. Neste curso, começaremos explorando o algoritmo K-Nearest Neighbor (KNN). O KNN é um algoritmo de classificação simples e intuitivo, tornando-o um excelente ponto de partida para iniciantes. Discutiremos os conceitos por trás do KNN e o implementaremos em código Python. Além disso, examinaremos as limitações e possíveis armadilhas do KNN. Em seguida, mergulharemos no Classificador Naive Bayes e no Classificador Bayes Geral. Esses algoritmos são baseados na teoria da probabilidade, o que os torna particularmente interessantes de estudar. Exploraremos como transformar o Classificador Bayes em classificadores lineares e quadráticos para aumentar a eficiência computacional. Em seguida, exploraremos o renomado algoritmo Árvore de Decisão. As árvores de decisão são algoritmos complexos que muitas vezes são excluídos de muitos cursos de aprendizado de máquina. No entanto, acreditamos que implementá-las é essencial para obter experiência prática. Por fim, abordaremos o algoritmo Perceptron. Os perceptrons são os predecessores das redes neurais e do aprendizado profundo, tornando-os cruciais para estudar no contexto do aprendizado de máquina. Depois de cobrir esses algoritmos, mudaremos nosso foco para tópicos mais práticos de aprendizado de máquina, incluindo hiperparâmetros, validação cruzada, extração de características, seleção de características e classificação multiclasse. Também compararemos esses métodos tradicionais de aprendizado de máquina com o aprendizado profundo para entender suas respectivas vantagens e desvantagens. Ao longo do curso, utilizaremos a biblioteca Sci-Kit Learn, que fornece código otimizado e bem testado para tarefas de aprendizado de máquina. Para concluir o curso, aplicaremos nosso conhecimento a um exemplo do mundo real, desenvolvendo um serviço da web que executa um modelo de aprendizado de máquina e faz previsões. Este exercício prático demonstrará como o aprendizado de máquina é aplicado em empresas reais para gerar receita. Todos os materiais do curso estão disponíveis gratuitamente. Você pode facilmente baixar e instalar o Python, Numpy e Scipy no Windows, Linux ou Mac usando comandos simples. Este curso prioriza a compreensão e a construção de modelos de aprendizado de máquina em vez de depender apenas de bibliotecas pré-existentes. Ao experimentar ativamente e visualizar o funcionamento interno dos modelos, você obterá uma compreensão mais profunda do assunto. Se você deseja uma compreensão abrangente de modelos de aprendizado de máquina além de um nível superficial, este curso é perfeito para você. Como o grande físico Richard Feynman disse uma vez: "O que eu não posso criar, eu não entendo". Neste curso, você aprenderá como implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero, diferenciando-o de outros cursos que apenas ensinam como usar bibliotecas existentes. Pré-requisitos sugeridos: - Cálculo (para determinadas seções) - Probabilidade (distribuições contínuas e discretas, conjuntas, marginais, condicionais, PDF, PMF, CDF, regra de Bayes) - Codificação em Python: declarações if/else, loops, listas, dicionários, conjuntos - Numpy, Scipy, Matplotlib EM QUE ORDEM DEVO FAZER SEUS CURSOS? Consulte a palestra "Roteiro de Pré-requisitos de Aprendizado de Máquina e IA" disponível na seção de perguntas frequentes de qualquer um dos meus cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy. RECURSOS ÚNICOS: - Cada linha de código é explicada em detalhes. Sinta-se à vontade para entrar em contato comigo por e-mail se tiver alguma discordância ou dúvida. - Sem tempo desperdiçado com digitação excessiva. Sejamos honestos, é impossível escrever código que valha a pena aprender em apenas 20 minutos do zero. - Não tem medo de matemática de nível universitário. Este curso fornece detalhes algorítmicos cruciais que outros cursos frequentemente ignoram. O que você aprenderá: - Compreender e implementar K-Nearest Neighbors em Python - Reconhecer as limitações do KNN - Utilizar o KNN para resolver problemas de classificação binária e multiclasse - Compreender e implementar os Classificadores Naive Bayes e Bayes Geral em Python - Reconhecer as limitações dos Classificadores Bayes - Compreender e implementar uma Árvore de Decisão em Python - Compreender e implementar o Perceptron em Python - Reconhecer as limitações do Perceptron - Compreender hiperparâmetros e aplicar validação cruzada - Compreender os conceitos de extração de características e seleção de características - Compreender os prós e contras dos métodos clássicos de aprendizado de máquina versus aprendizado profundo - Utilizar a biblioteca Sci-Kit Learn - Implementar um serviço da web de aprendizado de máquina