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 202 avaliações.

5,056 Aprendizes

Já matriculado

Habilidades adquiridas:

A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAjuste de HiperparâmetrosAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgoritmos Multi-Armed BanditAlgoritmos genéticosAnomaly detection evaluation Análise de SériesAnálise de componentes principais (PCA)Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningAprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clusterização hierárquica e dendrogramasCodificação de featuresCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConstrução de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Access PatternsData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposição de MatrizesDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescida do GradienteDescriptive StatisticsDetecção de outliersDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDistribuições de ProbabilidadeDrift Detection FundamentalsEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEnsemble Learning FundamentalsEscalonamento de featuresEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFundamentos de Aprendizado por ReforçoFundamentos e algoritmos de clusterizaçãoFunções e ConjuntosFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImputação de valores ausentesInformation-Theoretic LossesIntegraisInteligência de enxameIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: princípios e otimização de clustersKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLimites e DerivadasLimpeza de dadosLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringMedidas EstatísticasMembership FunctionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionModelos de Classificação em PythonModelos de Mistura Gaussiana: clusterização probabilísticaMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMétodos de Programação DinâmicaNeuroevoluçãoNode ClassificationNormalization (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 RegularizationPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgramação em PythonPré-processamento de DadosRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRedução de dimensionalidadeRegras de ProbabilidadeRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressão Linear com PythonRegressão LogísticaReliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSeleção de featuresServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemas imunes artificiaisSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationTemporal ValidationTeorema de BayesTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTransformação de dadosTransformações LinearesTratamento de dados ausentes e categóricosTree-Based ForecastingTreinamento e Avaliação de ModelosTriple Scoring FunctionsTécnicas de Monte CarloUncertainty-Based QueryingVC DimensionVector and Raster Data HandlingVetores e MatrizesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application

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Cursos

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Tecnologias

Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python

4 horas

32 capítulos

Intermediário

24 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Aprendizado de Máquina com scikit-learn, Treinamento e Avaliação de Modelos, Ajuste de Hiperparâmetros

Regressão Linear com Python

2 horas

19 capítulos

Intermediário

3 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Regressão Linear com Python, Treinamento e Avaliação de Modelos

Classificação com Python

3 horas

24 capítulos

Intermediário

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Programação em Python, Modelos de Classificação em Python, Regressão Logística, Pré-processamento de Dados, Treinamento e Avaliação de Modelos, Ajuste de Hiperparâmetros

Análise de Clusters com Python

4 horas

34 capítulos

Intermediário

2 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Fundamentos e algoritmos de clusterização, Tratamento de dados ausentes e categóricos, Normalização de dados e métricas de distância, K-Means: princípios e otimização de clusters, Clusterização hierárquica e dendrogramas, DBSCAN: tratamento de ruído e formas irregulares, Modelos de Mistura Gaussiana: clusterização probabilística

Matemática para Ciência de Dados

5 horas

51 capítulos

Iniciante

15 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Funções e Conjuntos, Análise de Séries, Limites e Derivadas, Integrais, Descida do Gradiente, Vetores e Matrizes, Transformações Lineares, Decomposição de Matrizes, Regras de Probabilidade, Teorema de Bayes, Medidas Estatísticas, Distribuições de Probabilidade

Pré-Processamento de Dados e Engenharia de Features

1 hora

12 capítulos

Iniciante

5 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Limpeza de dados, Imputação de valores ausentes, Detecção de outliers, Codificação de features, Escalonamento de features, Transformação de dados, Engenharia de features, Seleção de features, Construção de pipelines

Algoritmos Bioinspirados

1 hora

16 capítulos

Iniciante

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Otimização evolutiva, Inteligência de enxame, Algoritmos genéticos, Otimização por enxame de partículas, Sistemas imunes artificiais, Neuroevolução

Evaluation Metrics in Machine Learning with Python

2 horas

16 capítulos

Intermediário

4 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques

Feature Encoding Methods in Python

1 hora

9 capítulos

Intermediário

2 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention

Loss Functions in Machine Learning

2 horas

15 capítulos

Intermediário

1 ESTUDANDO AGORA

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

Explainable AI (XAI) Basics

1 hora

15 capítulos

Iniciante

1 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

Exploratory Data Analysis with Python

2 horas

18 capítulos

Iniciante

3 ESTUDANDO AGORA

Habilidades adquiridas: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

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Cientista de Dados

Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Engenheiro de PLN

Engenheiro de Deep Learning

Cientista de Aprendizado de Máquina

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(Média nos EUA)

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*Fonte: Glassdoor

Escolhido por estudantes das melhores escolas

Incluindo 30 de 30 melhores faculdades dos EUA

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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Principais cursos em Aprendizado de Máquina categoria

1.	Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python	4 horas	32 capítulos
2.	Regressão Linear com Python	2 horas	19 capítulos
3.	Classificação com Python	3 horas	24 capítulos
4.	Análise de Clusters com Python	4 horas	34 capítulos
5.	Matemática para Ciência de Dados	5 horas	51 capítulos