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Programa do Curso
Introdução ao Aplicado Machine Learning
- Aprendizado estatístico vs. aprendizado de máquina
- Iteração e avaliação
- Troca entre polarização e variância
Aprendizagem Supervisionada e Aprendizagem Não Supervisionada
- Machine Learning Languages, Tipos e Exemplos
- Aprendizagem supervisionada versus não supervisionada
Aprendizagem Supervisionada
- Árvores de decisão
- Random Forests
- Avaliação do modelo
Machine Learning com Python
- Escolha de bibliotecas
- Ferramentas complementares
Regressão
- Regressão linear
- Generalizações e Não Linearidade
- Exercícios
Classificação
- Atualização Bayesiana
- Baías ingénuas
- Regressão logística
- K-vizinhos mais próximos
- Exercícios
Validação cruzada e reamostragem
- Abordagens de validação cruzada
- Bootstrap
- Exercícios
Aprendizagem não supervisionada
- Agrupamento K-means
- Exemplos
- Desafios da aprendizagem não supervisionada e além dos K-means
Redes neurais
- Camadas e nós
- Python bibliotecas de redes neurais
- Trabalhando com scikit-learn
- Trabalhando com PyBrain
- Deep Learning
Requisitos
Conhecimentos da linguagem de programação Python. Recomenda-se uma familiaridade básica com estatística e álgebra linear.
Declaração de Clientes (2)
Conhecimentos interessantes
Gabriel - MINDEF
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Translated
The trainer was a practitioner with a lot of experience and had a very good knowledge of the material.