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Programa do Curso
Fundamentos de Machine Learning
- Introdução aos conceitos e fluxos de trabalho da Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
- Avaliação de modelos de aprendizagem automática: métricas e técnicas
Métodos Bayesianos
- Naive Bayes e modelos multinomiais
- Análise bayesiana de dados categóricos
- Modelos gráficos bayesianos
Técnicas de regressão
- Regressão linear
- Regressão logística
- Modelos lineares generalizados (GLM)
- Modelos mistos e modelos aditivos
Redução de dimensionalidade
- Análise de componentes principais (PCA)
- Análise Fatorial (FA)
- Análise de componentes independentes (ICA)
Métodos de classificação
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Máquinas de vectores de suporte (SVM) para regressão e classificação
- Modelos de reforço e de conjunto
Neural Networks
- Introdução às redes neuronais
- Aplicações da aprendizagem profunda na classificação e regressão
- Treino e afinação de redes neuronais
Algoritmos e modelos avançados
- Modelos de Markov ocultos (HMM)
- Modelos de espaço de estados
- Algoritmo EM
Técnicas de agrupamento
- Introdução ao agrupamento e à aprendizagem não supervisionada
- Algoritmos de agrupamento populares: K-Means, agrupamento hierárquico
- Casos de utilização e aplicações práticas de clustering
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos de estatística e análise de dados
- Experiência Programming em R, Python ou noutras linguagens de programação relevantes
Público
- Cientistas de dados
- Estatísticos
14 Horas
Testemunhos de Clientes (3)
conhecimento do instrutor, personalizado, todos os tópicos abordados
eleni - EUAA
Curso - Forecasting with R
Máquina Traduzida
A variação com exercícios e demonstração.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Máquina Traduzida
As aplicações da vida real usando Statcan e CER como exemplos.
Matthew - Natural Resources Canada
Curso - Data Analytics With R
Máquina Traduzida
