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 4 avaliações.
38 AprendizesJá 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 WorkflowsAprendizado de Máquina com scikit-learnAprendizado por Diferença TemporalAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost 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 VisualizationCommittee-Based QueryingConstrução de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCovariância e decomposição espectralCross-validation techniquesDBSCAN: tratamento de ruído e formas irregularesData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDecomposição de MatrizesDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescida do GradienteDescriptive StatisticsDetecção de outliersDimensionality reduction evaluation Distribuições de ProbabilidadeDrift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEngenharia de featuresEnsemble Learning FundamentalsEscalonamento 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 PythonGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingImputação 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 ModelingLimites e DerivadasLimpeza de dadosLink PredictionLocal 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 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 RegularizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesProbabilistic Model CalibrationProgramação 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 DiagramsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSeleção de featuresSimilarity Scoring for GraphsSistemas imunes artificiaisSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical 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 ModelosTriple Scoring FunctionsTécnicas de Monte CarloUncertainty-Based QueryingVector and Raster Data HandlingVetores e MatrizesWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test Application
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Cursos
Cursos
Navegar Aprendizado de Máquina cursos e projetos
4 horas
32 capítulos
2 horas 19 capítulos
3 horas 24 capítulos
4 horas 34 capítulos
6 horas 37 capítulos
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1 hora 9 capítulos
3 horas 31 capítulos
1 hora 16 capítulos
2 horas 12 capítulos
1 hora 12 capítulos
1 hora 14 capítulos
Nível
Tipo de lição
Tecnologias
curso
Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python
4 horas 32 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Aprendizado de Máquina com scikit-learn, Treinamento e Avaliação de Modelos, Ajuste de Hiperparâmetros
curso
Regressão Linear com Python
2 horas 19 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Regressão Linear com Python, Treinamento e Avaliação de Modelos
curso
Classificação com Python
3 horas 24 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Programação em Python, Modelos de Classificação em Python, Regressão Logística, Pré-processamento de Dados, Treinamento e Avaliação de Modelos, Ajuste de Hiperparâmetros
curso
Análise de Clusters com Python
4 horas 34 capítulosIntermediário
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
curso
Introdução ao Aprendizado por Reforço com Python
6 horas 37 capítulosAvançado
Habilidades adquiridas: Fundamentos de Aprendizado por Reforço, Algoritmos Multi-Armed Bandit, Métodos de Programação Dinâmica, Técnicas de Monte Carlo, Aprendizado por Diferença Temporal, Noções Básicas de Gymnasium
curso
Active Learning with Python
1 hora 10 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
curso
Advanced Tree-Based Models with Python
1 hora 9 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
curso
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 horas 31 capítulosIniciante
Habilidades adquiridas: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
curso
Algoritmos Bioinspirados
1 hora 16 capítulosIniciante
Habilidades adquiridas: Otimização evolutiva, Inteligência de enxame, Algoritmos genéticos, Otimização por enxame de partículas, Sistemas imunes artificiais, Neuroevolução
curso
Data Cleaning Techniques in Python
2 horas 12 capítulosIntermediário
Habilidades adquiridas: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
curso
Pré-Processamento de Dados e Engenharia de Features
1 hora 12 capítulosIniciante
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
curso
Ensemble Learning Techniques with Python
1 hora 14 capítulosIniciante
Habilidades adquiridas: Ensemble Learning Fundamentals, Bagging and Random Forests, Boosting Algorithms, Advanced Ensemble Integration
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Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Engenheiro de PLN
Engenheiro de Deep Learning
Cientista de Aprendizado de Máquina
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*Fonte: Glassdoor
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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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250+ Cursos bem avaliadosCertificados de conclusãoAssistente de IA em todos os cursos40+ hands-on Real-world projectsTrilhas de estudo personalizadasEspaços de trabalho ilimitadosPrincipais 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. | Introdução ao Aprendizado por Reforço com Python | 6 horas | 37 capítulos |
1. Introdução ao Aprendizado de Máquina com Python
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