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Fundamentos de Aprendizado de Máquina
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115 avaliações
Intermediate
O curso oferece uma introdução aos conceitos e técnicas essenciais no campo do aprendizado de máquina. Esta jornada de aprendizado abrangente cobre vários tópicos cruciais, incluindo a utilização da biblioteca scikit-learn para iniciação ao aprendizado de máquina, a aplicação de Regressão Linear para modelagem preditiva, exploração de métodos de Classificação para categorização de dados e o estudo de algoritmos de Agrupamento para descobrir padrões inerentes dentro dos conjuntos de dados. Mostre mais
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Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
- Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
- Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
- Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
- Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
- Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them
121 chapters
17 hours
123 tasks
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Learning track content
Module 1 / ML Introduction with scikit-learn
Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.
Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.
- Scikit-learn ConceptsPreview
- Getting Familiar with DatasetPreview
- Dealing with Missing ValuesPreview
- Impute Missing ValuesPreview
- OrdinalEncoderPreview
- One-Hot EncoderPreview
- LabelEncoderPreview
- Encode Categorical VariablesPreview
- Why Scale the Data?Preview
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerPreview
- Scale the FeaturesPreview
- Preprocessing SummaryPreview
A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.
Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!
- ModelsPreview
- KNeighborsClassifierPreview
- Evaluating a Model. Train-Test split.Preview
- Cross-ValidationPreview
- Evaluate the Model with Cross-ValidationPreview
- GridSearchCVPreview
- The Flaw of GridSearchCVPreview
- Tune Hyperparameters with RandomizedSearchCVPreview
- Modeling SummaryPreview
- Putting It All TogetherPreview
Module 2 / Linear Regression with Python
Let's start with the simplest Linear Regression model! You will learn the idea behind Linear Regression and how to make predictions in Python.
Most real-world prediction tasks involve more than one feature. You will learn how to handle Linear Regression with multiple features.
A straight line does not always describe the data well. Let's learn how to build a more complex model for prediction! That's what the Polynomial Regression is suited for.
Now that you know how to build many Linear Regression models, you need a way to choose the best one. This is achievable using metrics. This section explains the most used ones and the difficulties you can face using them.
Module 4 / Ensemble Learning
What is an ensemble? How are ensembles different from standard machine-learning models? What are the types of ensembles? Let's consider the answers to these questions.
Let's consider some commonly used bagging ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
The mechanism of work of boosting models differs from bagging models. Now we will explore these distinctions, gain insights into utilizing model boosting for problem-solving, and illustrate its functionality through practical demonstrations.
Let's consider some commonly used stacking ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
Module 5 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
O principal é aprender e não desistir
O material é bom, há muito a aprender, tudo para se tornar melhor e o principal é aprender o que você quer....
Matteo Comune
Graças a eles, estou aprendendo muito…
Graças a eles, estou aprendendo muito mais rápido porque eles ajudam você a entender tudo desde o início. É o melhor site que ajuda pessoas sem conhecimento em TI...
Yuliana Cadavid
óptimo curso para iniciantes
ótimo curso para iniciantes, eles testam o seu conhecimento em cada lição...
Elpunzon
Estou a gostar da minha experiência com a Codefinity…
Estou a gostar da minha experiência de aprendizagem do Python com a Codefinity. A forma de aprendizagem ao meu ritmo é óptima porque posso ajustá-la ao meu horário...
Alexandru Alexandru
É bom aprender com o Codefinity
É bom aprender com o Codefinity. É fácil e tem bons exemplos do que aprendi aqui...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
É fácil seguir e proporciona desafios no meu dia-a-dia. O desafio mantém-me querendo aprender dia após dia...
Elan
A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente…
A Codefinity é uma ferramenta de aprendizagem abrangente que ajuda a desenvolver as suas habilidades como engenheiro de software ou cientista de dados. Os exercícios são divertidos...
Thibault
Primeira vez aprendendo a programar
Primeira vez a aprender a programar e conseguindo-o com sucesso com a Codefinity - obrigado...
Adrien Morel
Bem desenhado para iniciantes totais
Bem desenhado para iniciantes totais, progresso incremental e faz-me sentir confiante....
_Gracy
é simplesmente muito bem explicado
é simplesmente perfeitamente bem explicado! Até agora, não tive qualquer dificuldade porque tudo é muito bem gerido...
Ruslan Kravchuk
O principal é aprender e não desistir
O material é bom, há muito a aprender, tudo para se tornar melhor e o principal é aprender o que você quer....
Matteo Comune
Graças a eles, estou aprendendo muito…
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Yuliana Cadavid
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Elpunzon
Estou a gostar da minha experiência com a Codefinity…
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É bom aprender com o Codefinity
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Data Engineer
Certificado de Conclusão
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