Curso de Machine Learning

Entenda como funciona o aprendizado de máquina.

Machine Learning é um termo que se tornou muito comum no dia a dia de profissionais que trabalham em determinados segmentos do desenvolvimento de tecnologia de uma forma geral. Ele pode ser traduzido como “aprendizado de máquina” e trata-se de um método de análise de dados que permite a automatização da construção de modelos analíticos. Geralmente é considerado como um ramo de inteligência artificial.

Mesmo sendo considerado como algo “recente” dentro da computação, na verdade ele nasceu a partir do reconhecimento de determinados padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas, sendo que isso está inserido no contexto geral do surgimento destas tecnologias. Mas, como hoje em dia os sistemas estão muito mais poderosos, todo o processo de aprendizado da máquina também evoluiu bastante.

Aprenda mais sobre Machine Learning neste curso online e gratuito. Não deixe de conferir também o curso de algoritmos de machine learning.

Sobre o curso

Neste curso online e gratuito, os alunos poderão aprender mais sobre os principais métodos e algoritmos que podem ser utilizados para Machine Learning. Este é um curso considerado intermediário e exige que os estudantes tenham conhecimentos básicos e mínimos de desenvolvimento, especialmente na linguagem Python.

Estrutura do curso

Preencher Dados que Faltam da Galera do SVBR – Machine Learning 01

Variáveis Categóricas e Separação em Teste e Treino (Áudio Melhorado) – Machine Learning 02

Normalizando o Conjunto de Dados (Áudio Melhorado) – Machine Learning 03

Regressão Linear – Machine Learning 04

Introdução à Regressão Linear Múltipla – Machine Learning 05

Regressão Linear Múltipla – Machine Learning 06

Regressão Polinomial – Machine Learning 07

Regressão de Vetor Suporte – Machine Learning 08

Regressão de Árvore de Decisão – Machine Learning 09

Regressão de Floresta Aleatória – Machine Learning 10

Testando os Modelos de Regressão – Machine Learning 11

Regressão Logística – Machine Learning 12

K-NN – Machine Learning 13

Support Vector Machines (SVM) – Machine Learning 14

Kernel do SVM – Machine Learning 15

Naive Bayes – Machine Learning 16

Árvore de Decisão – Machine Learning 17

Random Forest – Machine Learning 18

Machine Learning sem programar e Validação Cruzada – Machine Learning 19

Curvas ROC – Machine Learning 20

K-Means, K-Means++ e Heurística para a Escolha do K (Teoria) – Machine Learning 21.1

K-Means, K-means++ e Escolha do K (Prática em Python) – Machine Learning 21.2

Clusterização Hierárquica (Teoria) – Machine Learning 22.1

Clusterização Hierárquica em Python – Machine Learning 22.2

Sistemas de Recomendação e Regras Associativas com Apriori (Teoria) – Machine Learning 23.1

Sistemas de Recomendação com Apriori (Prática com Python) – Machine Learning 23.2