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Aprendizado de Máquina Cursos on-line com certificado
Aprendizado de Máquina

Cursos de Aprendizado de Máquina

Aprenda a ensinar computadores a aprender. Estes cursos abrangem os conceitos e ferramentas fundamentais de aprendizado de máquina — desde o treinamento de modelos até a avaliação de previsões e a construção de aplicações inteligentes.
4.4
Avaliado com base em 166 avaliações.
4,922 Aprendizes
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Habilidades adquiridas:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAjuste de HiperparâmetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos Multi-Armed BanditAlgoritmos genéticosAnomaly detection evaluation Análise de SériesAnálise de componentes principais (PCA)Aprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBayesian OptimizationCatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clusterização hierárquica e dendrogramasCodificação de featuresCoefficient VisualizationConstrução de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposição de MatrizesDeduplication AlgorithmsDeployment Best PracticesDescida do GradienteDescriptive StatisticsDetecção de outliersDimensionality reduction evaluation Distribuições de ProbabilidadeDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEscalonamento de featuresEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFundamentos de Aprendizado por ReforçoFundamentos e algoritmos de clusterizaçãoFunções e ConjuntosFuzzy Matching in PythonGradient Boosting for TSGradient DescentHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingImputação de valores ausentesInformation-Theoretic LossesIntegraisInteligência de enxameIsolation Forest ImplementationK-Means: princípios e otimização de clustersKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimites e DerivadasLimpeza de dadosLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMedidas EstatísticasModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModelos de Classificação em PythonModelos de Mistura Gaussiana: clusterização probabilísticaMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMultivariate AnalysisMétodos de Programação DinâmicaNeuroevoluçãoNormalization (L1, L2, Max)Normalização de dados e métricas de distânciaNoções Básicas de GymnasiumOne-Class SVM for Novelty DetectionOtimização evolutivaOtimização por enxame de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesProgramação em PythonPré-processamento de DadosRIPPER AlgorithmRecord Linkage TechniquesRedução de dimensionalidadeRegras de ProbabilidadeRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressão Linear com PythonRegressão LogísticaRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSeleção de featuresSistemas imunes artificiaisStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationTemporal ValidationTeorema de BayesTime Series AnalysisTime Series WindowingTransformação de dadosTransformações LinearesTratamento de dados ausentes e categóricosTree-Based ForecastingTreinamento e Avaliação de ModelosTécnicas de Monte CarloVetores e MatrizesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingt-test and z-test Application
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Introduction to Machine Learning with Python

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19 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

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Linear Regression with Python

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Classification with Python

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Cluster Analysis with Python

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Habilidades adquiridas: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

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Mathematics for Data Science with Python

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Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

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Iniciante

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Loss Functions in Machine Learning

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Habilidades adquiridas: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison

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Bio-Inspired Algorithms with Python

Bio-Inspired Algorithms with Python

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Explainable AI (XAI) Basics

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Iniciante

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Introduction to Reinforcement Learning with Python

Introduction to Reinforcement Learning with Python

description 6 horas
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Avançado

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics

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Advanced Tree-Based Models with Python

Advanced Tree-Based Models with Python

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Habilidades adquiridas: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices

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Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

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Iniciante

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

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Cursos de Aprendizado de Máquina: Informações e Perguntas Principais

Introdução aos Cursos de Aprendizado de Máquina
Aprendizado de Máquina (ML) é um campo da IA que permite que máquinas aprendam a partir de dados e façam previsões sem programação explícita. Os cursos de aprendizado de máquina ensinam os princípios fundamentais de aprendizado supervisionado e não supervisionado, treinamento de modelos, processamento de dados e técnicas de avaliação. Desde regressão linear e classificação até métodos mais avançados como aprendizado por reforço, esses cursos orientam os alunos na construção de modelos capazes de reconhecer padrões em dados e melhorar ao longo do tempo. ML é utilizado em diversas aplicações, como sistemas de recomendação, detecção de fraudes e sistemas autônomos.
Benefícios dos nossos Cursos de Aprendizado de Máquina
Nossos cursos oferecem experiência prática com conjuntos de dados reais, instrução especializada e um ambiente de aprendizagem flexível. Essa abordagem robusta garante que os alunos não apenas aprendam conceitos teóricos, mas também os apliquem na prática.
Oportunidades de Carreira após a Conclusão dos Cursos de Aprendizado de Máquina
Os formados podem atuar em diversas funções, como Cientista de Dados, Engenheiro de Aprendizado de Máquina, Analista de IA ou Pesquisador Científico em setores como finanças, saúde, automotivo e tecnologia.
Opções de Cursos de Aprendizado de Máquina
Oferecemos uma variedade de cursos, desde opções para iniciantes como Introdução ao ML com scikit-learn até tópicos mais avançados, como Classificação com Python e Regressão Linear com Python. Você também pode seguir a trilha de Aprendizado de Máquina Supervisionado para um percurso de aprendizagem estruturado.
Informações sobre Certificação
Ao concluir qualquer um dos nossos cursos de Aprendizado de Máquina, os alunos recebem um Certificado de Conclusão, reconhecido pelo setor e que pode impulsionar sua carreira.
O que é aprendizado de máquina e por que é importante?
Aprendizado de Máquina é um ramo da IA que permite que aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados sem serem explicitamente programados. É fundamental para criar algoritmos adaptativos capazes de processar e aprender com dados em tempo real.
Onde o aprendizado de máquina é utilizado na indústria?
O Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado em setores como finanças para negociação algorítmica, saúde para diagnósticos preditivos, automotivo para carros autônomos e em serviços ao consumidor para experiências personalizadas.
Quais são as oportunidades de carreira em aprendizado de máquina?
Carreiras em Aprendizado de Máquina incluem funções como Engenheiro de Aprendizado de Máquina, Analista de Dados, Cientista de PLN e cargos em tecnologias emergentes que exigem tomada de decisão baseada em dados.
Como escolher o curso de aprendizado de máquina mais adequado?
Considere seu nível atual de conhecimento e seus objetivos profissionais. Iniciantes devem começar com "Introdução ao ML com scikit-learn", enquanto quem já possui alguma base pode preferir cursos mais especializados, como Classificação com Python e Regressão Linear com Python.
Qual é o custo do treinamento para os cursos de aprendizado de máquina?
O custo do treinamento depende do tipo de assinatura e da sua duração. Para informações precisas e detalhadas sobre preços, além de descontos disponíveis, acesse nossa página de pagamentos.
Qual curso de aprendizado de máquina é mais indicado para iniciantes?
"Introdução ao ML com scikit-learn" é ideal para iniciantes sem familiaridade com Aprendizado de Máquina, fornecendo o conhecimento fundamental necessário para avançar na área.
Quais são as principais habilidades necessárias para se destacar em aprendizado de máquina?
As principais habilidades incluem sólido conhecimento em estatística, programação (preferencialmente em Python), intuição para dados e capacidade de aplicar modelos matemáticos a problemas do mundo real.
Como o aprendizado de máquina se compara à inteligência artificial em termos de aplicações?
Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA focado em sistemas que aprendem a partir de dados, enquanto IA abrange uma gama mais ampla de tecnologias que simulam a inteligência humana. Aprendizado de Máquina é mais específico para algoritmos orientados por dados.
Qual o impacto do aprendizado de máquina na área da saúde?
O Aprendizado de Máquina aprimora a precisão diagnóstica, otimiza planos de tratamento e melhora os resultados dos pacientes por meio de análises preditivas e identificação de doenças.
Quais são os 4 tipos de aprendizado de máquina?
Os quatro principais tipos são: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço.
Python é suficiente para aprendizado de máquina?
Python é suficiente para começar em Aprendizado de Máquina devido às suas extensas bibliotecas e frameworks, mas compreender os algoritmos e a matemática subjacentes é fundamental para avançar na área.
O aprendizado de máquina ainda está em demanda?
Sim, o Aprendizado de Máquina continua em alta demanda, pois empresas de diversos setores dependem de decisões orientadas por dados para planejamento estratégico e inovação.
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Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python
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1. Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python
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