Machine Learning com Python

 Buy Now
  

Price: 79.9$

Este curso apresenta diversos tipos de algoritmos de Machine Learning para aprendizagem supervisionada (classificao e regresso), no supervisionada (agrupamento e associao) e Introduo aprendizagem por reforo, utilizando a linguagem Python. Ele destinado a iniciantes no mundo de Machine Learning, mas tambm apresenta tcnicas de nvel mdio e at mesmo de nvel avanado. Os algoritmos apresentados no curso so modernos e os mais utilizados no cotidiano (XGBoost, Catboost, Light GBM, Naive Bayes, Random Forest, rvores de Deciso, SVM, KNN, Redes Neurais Artificiais, Regresso Linear Simples e Mltipla, Regresso Polinomial, K-Means, DBSCAN, K-Modes, K-Prototypes, Apriori, Eclat, Q-Learning…)Todas as aulas so explicadas passo a passo, com foco nas aplicaes prticas, mas com conceitos tericos bsicos introdutrios de forma bem objetiva, portanto, o curso no detalha a matemtica avanada envolvida nos algoritmos. Os projetos so trabalhados desde a aquisio dos conjuntos de dados nos repositrios de dados, passando pelo tratamento e pr-processamento e culminando na criao dos algoritmos. O curso dividido basicamente nas seguintes partes: 1) Domnio do uso da linguagem Python, com o Google Colaboratory, desde os conceitos fundamentais at conceitos mais avanados para anlise e manipulao de dados.2) Fundamentos da Estatstica Bsica (Parte terica).3) Aprendizagem Supervisionada: Classificao.4) Aprendizagem Supervisionada: Regresso.5) Aprendizagem no supervisionada: Agrupamento e associao.6) Introduo Aprendizagem por Reforo. So disponibilizados todos os slides das aulas tericas, todos os scripts das aulas prticas no Python e todos os arquivos com os datasets. um curso riqussimo em informaes e com explicaes claras e objetivas, ilustrando o fantstico mundo do Machine Learning. Uma observao importante: o curso no Esttico, isto , qualquer atualizao necessria ou solicitada pelos alunos ser acrescida ao curso e, sempre que tiver alguma alterao, atualizao ou incluso de contedo, todos sero comunicados.