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.
4.5
Avaliado com base em 242 avaliações.
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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 genéticosAlignment and Generalization RisksAnomaly detection evaluation Análise de SériesAnálise de componentes principais (PCA)Applied Calibration WorkflowsApproximate InferenceApproximate ReasoningAprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalArrow Data ModelAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance Trade-offs in High DimensionsBias–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 VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingCompactness and ConvergenceConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConstrução de pipelinesContinuity and BoundednessConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Access PatternsData InteroperabilityData 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 ProbabilidadeDocument ClusteringDocument Similarity MeasuresDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEnsemble Learning FundamentalsEscalonamento de featuresEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFormal Preference ModelingFunctional Analysis FoundationsFunctional Analysis in MLFundamentos de Aprendizado por ReforçoFundamentos e algoritmos de clusterizaçãoFunções e ConjuntosFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeneralization in Learning TheoryGenerative Model ConnectionsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeometric Intuition in High DimensionsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Data InterpretationHigh-Dimensional Geometry IntuitionHigh-Dimensional Statistical TheoryHilbert Spaces in LearningHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImportance SamplingImputação de valores ausentesInductive BiasInformation-Theoretic LossesIntegraisInteligência de enxameInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: princípios e otimização de clustersKernel MethodsKernel-based RegularizationKnowledge 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 dadosLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Chain Monte CarloMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMedidas EstatísticasMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel 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 DegradationMonte Carlo IntuitionMultinomial DistributionMultivariate AnalysisMétodos de Programação DinâmicaNeuroevoluçãoNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Normalização de dados e métricas de distânciaNormed and Banach SpacesNoções Básicas de GymnasiumNull Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOperator TheoryOptimization Dynamics in RLHFOtimização evolutivaOtimização por enxame de partículasOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositive Definite KernelsPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsProgramação em PythonPré-processamento de DadosPyArrow API UsageRIPPER AlgorithmRKHS FoundationsRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRedução de dimensionalidadeRegras de ProbabilidadeRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regressão Linear com PythonRegressão LogísticaRegularization and Inductive BiasReliability DiagramsRepresenter TheoremReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsReproducing PropertyReward Model TheoryRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSeleção de featuresServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSistemas imunes artificiaisSparsity and Effective DimensionalitySpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTF-IDF WeightingTemporal 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 QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector Space ModelingVector and Raster Data HandlingVetores e MatrizesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test Application
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Introduction to Machine Learning with Python
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Cluster Analysis with Python
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Mathematics for Data Science with Python
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Habilidades adquiridas: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
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Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
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Loss Functions in Machine Learning
2 horas 15 capítulosIntermediário
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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Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
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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
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Feature Encoding Methods in Python
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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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Bio-Inspired Algorithms with Python
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Exploratory Data Analysis with Python
2 horas 18 capítulosIniciante
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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.
O Que Nossos Usuários Dizem
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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 |
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