Criar modelos de machine learning

  • Roteiro de aprendizagem
  • 5 Módulos

Visão rápida

O machine learning é a base para modelagem preditiva e inteligência artificial. Aprenda alguns dos princípios base de machine learning e como usar ferramentas e estruturas comuns para treinar, avaliar e usar modelos de machine learning.

Pré-requisitos

Este roteiro de aprendizagem pressupõe conhecimento de conceitos matemáticos básicos. Também é benéfico ter alguma experiência com o Python.

Módulos neste roteiro de aprendizagem

Explorar e analisar dados com o Python

A exploração e a análise de dados estão no centro da ciência de dados. Os cientistas de dados exigem habilidades em linguagens de programação como Python para explorar, visualizar e manipular dados.

Treinar e avaliar modelos de regressão

Regressão é um tipo de aprendizado de máquina usado normalmente para prever valores numéricos.

Treinar e avaliar modelos de classificação

A classificação é um tipo de aprendizado de máquina usado para categorizar itens em classes.

Treinar e avaliar modelos de clustering

Clustering é um tipo de machine learning usado para agrupar itens semelhantes em clusters.

Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo

O aprendizado profundo é uma forma avançada de aprendizado de máquina que emula a maneira como o cérebro humano aprende pelas redes de neurônios conectados.

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