Domínio em Aprendizado de Máquina
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Domine todo o espectro do aprendizado de máquina com Python, combinando habilidades práticas com bases teóricas sólidas. Construa modelos rapidamente …
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O que você vai aprender
Building machine learning models with scikit-learn
Implementing regression techniques for forecasting
Understanding reinforcement learning basics
Preprocessing data using Scikit-learn tools
Applying classification methods to complex data
Designing and training neural networks
Creating pipelines for efficient data processing
Exploring clustering for pattern recognition
Evaluating models with classification metrics
Learning track content
Aprenda os conceitos de Machine Learning e o fluxo de trabalho de projetos de ML.
O pré-processamento é provavelmente a etapa mais importante de um projeto de ML. Este capítulo aborda as etapas de pré-processamento necessárias para praticamente qualquer conjunto de dados.
Conceitos do Scikit-learn
Familiarizando-se com o Conjunto de Dados
Lidando com Valores Ausentes
Desafio: Imputação de Valores Ausentes
Codificador Ordinal
Codificador One-Hot
Codificador de Rótulos
Desafio: Codificação de Variáveis Categóricas
Por Que Escalar os Dados?
StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScaler
Desafio: Escalonamento das Variáveis
Um pipeline é uma maneira organizada de combinar todas as etapas de pré-processamento, bem como um modelo. Pipelines facilitam muito o treinamento e a utilização de um modelo.
A modelagem é a etapa mais divertida de um projeto de ML. Vamos aprender a construir, ajustar e avaliar o modelo!
Explore os fundamentos das funções matemáticas. Conheça diferentes tipos de funções algébricas e transcendentais, suas propriedades e como implementá-las em Python para resolver problemas do mundo real.
Introdução às Funções
Noções Básicas de Jupyter Notebook
Implementando Funções Básicas em Python
Funções Algébricas
Implementação de Funções Identidade-Quadráticas em Python
Implementando Funções Racionais em Python
Desafio: Maximizando o Lucro Usando Funções Quadráticas
Funções Transcendentais
Implementação de Funções Exponenciais-Logarítmicas em Python
Implementação de Funções Senoides-Tangentes em Python
Domine os conceitos de conjuntos e séries, desde operações básicas até aplicações práticas. Adquira experiência prática implementando operações com conjuntos e trabalhando com séries aritméticas e geométricas em Python.
Desenvolvimento de uma compreensão sólida de limites, derivadas, integrais e derivadas parciais. Conexão entre teoria e prática por meio da implementação desses conceitos em Python e aplicação em otimização utilizando gradiente descendente.
Introdução aos Limites
Implementando Limites em Python
Introdução às Derivadas
Implementando Derivadas em Python
Introdução aos Integrais
Implementando Integrais em Python
Introduções às Derivadas Parciais
Implementação de Derivadas Parciais em Python
Descida do Gradiente
Implementando o Gradiente Descendente em Python
Desafio: Ajuste de Uma Reta com Gradiente Descendente
Construa conhecimento sólido sobre vetores, matrizes e transformações. Aprenda métodos de decomposição e análise de autovalores, reforçando os conceitos com desafios de programação em Python e aplicações práticas em ciência de dados.
Introdução aos Vetores
Implementando Vetores em Python
Operações com Matrizes
Operações com Matrizes em Python
Introdução às Transformações de Matrizes
Implementação de Transformação de Matrizes em Python
Desafio: Transformações Combinadas de um Vetor
Introdução à Decomposição de Matrizes
Implementação da Decomposição de Matrizes em Python
Desafio: Resolução de um Sistema Linear com Decomposição LU
Introdução a Autovetores e Autovalores
Implementando Autovetores e Autovalores em Python
Explore teoria da probabilidade e estatística. Estude probabilidade condicional, teorema de Bayes e medidas estatísticas. Implemente conceitos fundamentais em Python, simule distribuições e aprimore suas habilidades por meio de desafios e questionários.
Compreendendo os Fundamentos da Probabilidade
Implementando Fundamentos de Probabilidade em Python
Compreensão de Probabilidade Condicional e Teorema de Bayes
Implementação de Probabilidade Condicional e Teorema de Bayes em Python
Compreendendo Amostragem
Implementando Amostragem em Python
Compreensão da Tendência Central e Dispersão
Implementando Dispersão em Python
Desafio: Análise de Probabilidade no Controle de Qualidade
Compreendendo Distribuições de Probabilidade
Implementação de Distribuições de Probabilidade em Python
Desafio: Amostragem para Controle de Qualidade
Domine as etapas fundamentais para limpar e preparar dados brutos para análise e aprendizado de máquina.
Transformação de dados brutos em atributos utilizáveis para modelos de aprendizado de máquina.
Engenharia e seleção de atributos para aprimorar o desempenho e a interpretabilidade do modelo.
Vamos começar com o modelo mais simples de Regressão Linear! Você aprenderá o conceito por trás da Regressão Linear e como realizar previsões em Python.
A maioria das tarefas de previsão do mundo real envolve mais de uma variável. Você aprenderá como lidar com Regressão Linear com múltiplas variáveis.
Uma linha reta nem sempre descreve bem os dados. Vamos aprender como construir um modelo mais complexo para previsão! É para isso que a Regressão Polinomial é adequada.
Agora que você sabe como construir vários modelos de Regressão Linear, é necessário um método para escolher o melhor. Isso pode ser feito utilizando métricas. Esta seção explica as métricas mais utilizadas e as dificuldades que podem surgir ao utilizá-las.
Descubra como o algoritmo dos k-vizinhos mais próximos realiza previsões com base na similaridade. Aprenda a lidar com múltiplas variáveis, ajustar parâmetros e aplicar validação cruzada para aprimorar a precisão.
Compreender como a regressão logística modela probabilidades e classifica resultados.
Prática de implementação, interpretação de fronteiras de decisão e aplicação de regularização para evitar overajuste.
Aprenda como as árvores de decisão dividem os dados em grupos significativos com base nos valores das características. Explore como parâmetros como profundidade da árvore e número mínimo de amostras por folha afetam o desempenho do modelo e a generalização.
Explore como as florestas aleatórias combinam múltiplas árvores de decisão para melhorar a precisão e a robustez. Compreenda o papel da aleatoriedade e aplique este método de ensemble a dados do mundo real.
Avaliação de modelos utilizando métricas como acurácia, precisão, recall e F1-score. Interpretação de matrizes de confusão e comparação de múltiplos classificadores para identificar o modelo de melhor desempenho.
Aprofunde-se nos fundamentos do clustering e descubra como ele difere da classificação. Explore algoritmos, ferramentas e bibliotecas essenciais que impulsionam essa técnica de aprendizado não supervisionado para revelar padrões ocultos nos dados.
Obtenha uma compreensão sólida das principais técnicas de pré-processamento que garantem uma clusterização eficaz. Aprenda a lidar com valores ausentes, codificar variáveis categóricas, normalizar dados e escolher medidas de distância e métodos de ligação apropriados para aumentar a precisão da clusterização.
Domine as habilidades necessárias para aplicar a clusterização K-Means de forma eficaz. Aprenda como o algoritmo funciona, determine o número ideal de clusters e obtenha experiência prática implementando o K-Means em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real.
O Que É a Clusterização K-Means?
Como o Algoritmo K-Means Funciona?
Encontrando o Número Ótimo de Clusters Usando WSS
Encontrando o Número Ótimo de Clusters Usando o Índice de Silhueta
Implementação em Conjunto de Dados Fictício
Implementação em Conjunto de Dados Real
Desafio: Implementando a Clusterização K-Means
Explore os conceitos essenciais do agrupamento hierárquico e aprenda a agrupar dados em clusters significativos utilizando dendrogramas. Desenvolva confiança na identificação do número ideal de clusters e na aplicação da técnica em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real.
Descubra como o DBSCAN se destaca na detecção de clusters com formatos variados e no tratamento de ruídos nos dados. Compreenda a mecânica por trás deste algoritmo baseado em densidade, como atribuir pontos a clusters e aplicá-lo com confiança em conjuntos de dados sintéticos e reais.
Obtenha uma compreensão sólida dos Modelos de Mistura Gaussiana e de como utilizam probabilidade para modelar formas de clusters complexas. Explore os princípios da distribuição Gaussiana, entenda o funcionamento dos GMMs e desenvolva confiança ao aplicá-los em dados simulados e reais.
Explore the fundamental metrics used to evaluate classification models, including their definitions, formulas, Python implementations, and interpretation. Includes advanced metrics and model validation techniques relevant to classification.
Delve into the core metrics for evaluating regression models, including their mathematical foundations, Python implementations, and result interpretation. Includes advanced validation techniques relevant to regression.
Examine the key metrics for evaluating unsupervised learning models, including clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection. Learn their mathematical foundations, Python implementations, and interpretation.
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