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Curso de 【Legendas em coreano】 Desenvolvimento prático de Machine Learning | 8 projetos úteis

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Descrição

Desenvolvimento Prático de Aprendizado de Máquina | 8 Projetos Práticos

Aprenda Aprendizado de Máquina através de 8 Projetos Práticos utilizando Conjuntos de Dados do Mundo Real

Neste curso, você terá a oportunidade de desenvolver modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina utilizando conjuntos de dados do mundo real e trabalhar em 8 projetos práticos para aprimorar suas habilidades práticas. Por que escolher Desenvolvimento Prático de Aprendizado de Máquina | 8 Projetos Práticos? O objetivo deste curso é fornecer conhecimento e conceitos-chave de aprendizado profundo e aprendizado de máquina para estudantes de uma maneira prática, fácil e agradável. Ao longo do curso, os alunos desenvolverão modelos práticos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina utilizando conjuntos de dados do mundo real. Além disso, várias tecnologias serão abordadas de uma perspectiva prática. Este curso é projetado para estudantes que têm uma compreensão básica de modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina. É recomendado ter uma base em programação antes de fazer este curso. No entanto, o conhecimento de programação será abordado apenas dentro deste curso, tornando-o acessível a qualquer pessoa com conhecimento básico de programação. Ao final deste curso, os alunos terão domínio de modelos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina e serão capazes de aplicar imediatamente as técnicas aprendidas para resolver problemas do mundo real. Progressão do Desenvolvimento Prático de Aprendizado de Máquina | 8 Projetos Práticos: 1. Aprenda técnicas de aprendizado profundo para realizar tarefas de classificação de imagens. 2. Desenvolva modelos de previsão usando o pacote de previsão de séries temporais Facebook Prophet de ponta para prever eventos futuros, como preços de commodities. 3. Desenvolva modelos de processamento de linguagem natural para analisar avaliações de consumidores e identificar mensagens de spam. 4. Desenvolva sistemas de recomendação, semelhantes aos usados pela Amazon e Netflix, para recomendar filmes. 5. E muito mais! Mensagem da Equipe Ligengy: Olá, estudantes coreanos! Aprendizado profundo e aprendizado de máquina são atualmente os campos mais populares na tecnologia. Esses campos oferecem oportunidades abundantes e carreiras promissoras. As tecnologias de aprendizado de máquina/aprendizado profundo são amplamente utilizadas em setores como bancos, saúde, transporte e tecnologia. A aprendizagem de máquina é uma disciplina que lida com algoritmos que permitem que os computadores aprendam por meio da experiência, como ter mais dados de treinamento, permitindo que os computadores melhorem constantemente seu desempenho. A aprendizagem profunda é um subcampo da aprendizagem de máquina que utiliza redes neurais multicamadas. A aprendizagem profunda imita o funcionamento dos neurônios biológicos, inspirados no cérebro humano. Redes neurais profundas hierárquicas são formadas empilhando inúmeros neurônios artificiais, permitindo a implementação de relacionamentos não lineares muito mais complexos à medida que mais camadas ocultas são adicionadas à rede neural. A aprendizagem profunda é amplamente utilizada em carros autônomos, reconhecimento facial e de fala e aplicativos de saúde. Sinta-se à vontade para deixar qualquer pergunta relacionada ao curso na seção de Perguntas e Respostas, mas certifique-se de escrevê-las em inglês para que possamos fornecer respostas. Nos vemos no curso! - Equipe Ligengy O que você aprenderá: - Casos de uso do mundo real de aprendizado profundo - Casos de uso do mundo real de aprendizado de máquina - Como prever vendas de carros usando redes neurais artificiais - Como classificar imagens usando redes neurais artificiais - Como classificar sinais de trânsito usando a rede neural profunda LE-NET - Como classificar imagens CNN usando transfer learning - Como prever crimes usando o pacote de previsão de séries temporais PROPHET - Como prever condições de mercado usando o pacote de previsão de séries temporais PROPHET - Como analisar avaliações usando modelos de processamento de linguagem natural - Como desenvolver um filtro de spam usando modelos de processamento de linguagem natural - Como desenvolver um sistema de recomendação usando filtragem colaborativa baseada em usuários

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