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Fundamentos de Machine Learning na Prática

Impacta · 23 agosto, 2023

Curso Content

1- Introdução ao Machine Learning

AULA 01 – PARTE 01 – INTRODUÇÃO AO MACHINE LEARNING

AULA 01 – PARTE 02 – COMO FUNCIONA O MACHINE LEARNING

MATERIAL COMPLEMENTAR

2- Aprendizagem supervisionada

AULA 02 – APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA

3- KNN

AULA 03 – PARTE 01 – KNN

AULA 03 – PARTE 02 – KNN NA PRÁTICA

4- Árvore de decisão

AULA 04 – PARTE 01 – ÁRVORE DE DECISÃO

AULA 04 – PARTE 02 – ARVORE DE DECISÃO NA PRATICA

5- Regressão linear

AULA 05 – PARTE 01 – REGRESSÃO LINEAR

AULA 05 – PARTE 02 – REGRESSÃO LINEAR NA PRÁTICA

6- Árvore de regressão

AULA 06 – PARTE 01 – ÁRVORE DE REGRESSÃO

AULA 06 – PARTE 02 – ARVORE DE REGRESSÃO NA PRÁTICA

7- Aprendizagem não supervisionada

AULA 07 – APRENDIZAGEM NÃO SUPERVISIONADA

8- Agrupamento

AULA 08 – AGRUPAMENTO

9- K-means

AULA 09 – PARTE 01 – KMEANS

AULA 09 – PARTE 02 – KMEANS NA PRÁTICA

10- Sistema de recomendação

AULA 10 – SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO

11- Algoritmo Apriori

AULA 11 – PARTE 01 – ALGORITMO APRIORI

AULA 11 – PARTE 02 – APRIORI NA PRÁTICA

12- Outros tipos de aprendizagem

AULA 12 – OUTROS TIPOS DE APRENDIZAGEM

13- Como avaliar os modelos

AULA 13 – PARTE 01 – COMO AVALIAR OS MODELOS – CLASSIFICAÇÃO

AULA 13 – PARTE 02 – COMO AVALIAR OS MODELOS – REGRESSÃO

AULA 13 – PARTE 03 – COMO AVALIAR MODELOS – AGRUPAMENTO

14- Validação cruzada

AULA 14 – VALIDAÇÃO CRUZADA

15- Preparação dos dados

AULA 15 – PREPARAÇÃO DOS DADOS

16- Projeto

AULA 16 – PARTE 01 – EXPLORAÇÃO DOS DADOS

AULA 16 – PARTE 02 – VALORES AUSENTES

AULA 16 – PARTE 03 – VARIÁVEIS CATEGÓRICAS E NORMALIZAÇÃO

AULA 16 – PARTE 04 – MODELAGEM

AULA 16 – PARTE 05 – DEPLOY

Sobre o Professor

Impacta

34 Cursos

+7 matriculado

Não inscrito

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Curso Contém

Aulas: 30
Certificado de 12 horas
Duração: 6 horas
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