Aprenda a criar algoritmos de aprendizado de máquina em Python e R com dois especialistas em ciência de dados. Modelos de código incluídos.
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CURSO DE PROMOÇÃO DA UDEMY
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A Udemy é uma das plataformas de e-Learning mais relevantes do mundo para treinamento em habilidades digitais e outros tipos de interesses de crescimento pessoal. Milhões de pessoas estudam milhares de cursos, de qualquer lugar do mundo. AulaPro seleciona os melhores cursos de diferentes plataformas como Udemy e outras, para que nossos visitantes possam escolher o curso mais adequado às suas necessidades, com a certeza de ter selecionado o melhor entre os melhores.
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TERMINA EM:
Se você gostaria de treinar na área de aprendizado de máquina, então este curso é para você
Este curso foi desenvolvido por dois cientistas de dados profissionais que compartilham seus conhecimentos e experiências para ajudá-lo a aprender teorias complexas, algoritmos e bibliotecas de codificação de maneira simples.
Palavras do instrutor
Vamos guiá-lo passo a passo no mundo do aprendizado de máquina. A cada tutorial, você desenvolverá novas habilidades e melhorará sua compreensão desse subcampo desafiador, mas lucrativo, da ciência de dados. Este curso é divertido e empolgante, mas, ao mesmo tempo, nos aprofundamos no aprendizado de máquina.
O curso está estruturado da seguinte forma:
- Parte 1 – Pré-processamento de dados
- Parte 2 – Regressão: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, SVR, Regressão de Árvore de Decisão, Regressão de Floresta Aleatória
- Parte 3 – Classificação: Regressão Logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Classificação de Árvore de Decisão, Classificação de Floresta Aleatória
- Parte 4 – Agrupamento: K-means, agrupamento hierárquico
- Parte 5 – Regras de associação de aprendizagem: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Aprendizado por reforço: limite superior de confiança, amostragem Thompson
- Parte 7 – Processamento de Linguagem Natural: Algoritmos Modelo Bag-of-Words para PNL
- Parte 8 – Aprendizado profundo: redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais
- Parte 9 – Redução de dimensionalidade: PCA, LDA, PC central
- Parte 10 – Seleção e reforço de modelos: validação cruzada k-fold, ajuste de parâmetros, pesquisa de grade, XGBoost
Além disso, este curso de ciência de dados está repleto de exercícios práticos baseados em exemplos da vida real.
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Você não apenas aprenderá a teoria, mas também praticará a construção de seus próprios modelos.
E como bônus, este curso inclui modelos Python e Rcode que você pode baixar e usar em seus próprios projetos.
Atualizações importantes (junho de 2020): CODIFICA TUDO ATUALIZADO EEP LEARNING CODIFICADO EM MODELOS DE IMPULSO DE GRADIENTE TOP TENSORFLOW .0, INCLUINDO XGBOOST E ATÉ CATBOOST.
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