Fundamentos e Aplicações de Machine Learning
Iniciando a jornada em Inteligência Artificial com os principais conceitos e modelos
Edson Junior
Cientista de Dados | Python | SQL | Analista de Dados | Modelagem | Estatística
20 horas
1 capítulo
Intermediário
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Descrição do Curso
Conteúdo do Curso
1
Introdução ao Curso e Instrutor
Apresentação do instrutor e do curso
2
Fluxo de Trabalho da EDA
Processo e Detalhes da EDA
3
Visualização de Dados
Conceitos envolvendo Visualização de Dados
4
Iniciando Projeto Prático e Carregando Dados
Concatenando várias bases em um único dataframe
O que Você Vai Aprender
- Análise Exploratória de Dados
- Limpeza e Preparação de Dados
- Técnicas de Feature Engineering e Feature Selection
- Conceitos Fundamentais em Machine Learning
- Validação Cruzada
- Abordagens para Dados Desbalanceados
- Funções de Custo e Gradiente Descendente
- Modelagem e Avaliação
- Regressão Logística
- Árvores de Decisão
- Naive Bayes
- SVMs (Support Vector Machines)
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Regularização em Machine Learning