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Certificado

Domínio em Aprendizado de Máquina

4.7+

★★★★★

9 avaliações

Intermediate

Esta trilha apresenta conceitos e métodos fundamentais de aprendizado de máquina. Abrange o uso do scikit-learn para desenvolvimento de modelos, regressão linear para análise preditiva e métodos de classificação para categorização de dados. Mostre mais

python

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What 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

171 chapters
23 hours
186 tasks

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Learning track content

Module 1 / Introdução ao ML com Scikit-learn

Aprenda os conceitos de Machine Learning e o fluxo de trabalho de projetos de ML.

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.

Module 2 / Regressão Linear com Python

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.

Module 3 / Classification with Python

Module 4 / Introdução ao Aprendizado por Reforço

Descubra como treinar agentes para tomar decisões ótimas por meio de tentativa e erro. Explore os fundamentos da teoria de aprendizado por reforço. Obtenha experiência prática configurando e executando um ambiente Gymnasium.

Domine o equilíbrio entre exploração e exploração por meio do problema do bandido de múltiplos braços. Implemente estimativa de valor de ação, métodos ε-greedy, limite superior de confiança e métodos bandido de gradiente. Avalie o desempenho dos algoritmos em tarefas simuladas de maximização de recompensa.

Domínio da programação dinâmica para RL baseado em modelos. Descoberta do uso das equações de Bellman para avaliação e aprimoramento de políticas. Implementação dos algoritmos de iteração de política e de valor. Exploração da iteração generalizada de políticas como base teórica para métodos sem modelo.

Domínio dos métodos de Monte Carlo para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor e derivação de políticas ótimas a partir de episódios completos. Implementação de algoritmos de controle Monte Carlo on-policy e off-policy. Exploração de estratégias de exploração para otimizar o aprendizado sem modelo.

Domínio do aprendizado por diferença temporal para RL sem modelo. Estimativa de funções de valor a partir de episódios parciais utilizando atualizações TD(0). Implementação dos algoritmos SARSA on-policy e Q-Learning off-policy. Exploração da combinação entre métodos de Monte Carlo e aprendizado por diferença temporal em TD de n-passos e TD(λ).

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.

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.

Module 6 / Análise de Clusters

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. Compreenda o funcionamento do algoritmo, determine o número ideal de clusters e obtenha experiência prática implementando o K-Means em conjuntos de dados sintéticos e reais.

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 agrupamentos com formas variadas e no tratamento de ruídos nos dados. Compreenda a mecânica por trás deste algoritmo baseado em densidade, como atribuir pontos a agrupamentos e aplicá-lo com confiança em conjuntos de dados sintéticos e reais.

Compreensão sólida de Modelos de Mistura Gaussiana e de como utilizam probabilidade para modelar formas complexas de agrupamentos. Princípios da distribuição Gaussiana, funcionamento dos GMMs e aplicação prática em dados simulados e reais.

Requirements

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Over 200,000 5-star ratings and counting

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…

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

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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…

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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

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_Gracy

é simplesmente muito bem explicado

é simplesmente perfeitamente bem explicado! Até agora, não tive qualquer dificuldade porque tudo é muito bem gerido...

Data Engineer

Certificado de Conclusão

Mostre suas habilidades recém-adquiridas. Você merece

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Domínio em Aprendizado de Máquina

TEST TRACK 12

Desenvolvimento Web Full Stack

Torne-se um Desenvolvedor React

Análise e Visualização de Dados em Python

SQL do Zero ao Herói

C++ para Iniciantes

Python de Zero a Herói

Python Além do Intermediário

Essenciais de Java

Desenvolvimento de Jogos com Unity

Torne-se um Desenvolvedor Django

Flask para Leigos

Fundação de Desenvolvimento Frontend

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Odisseia do Deep Learning

Desenvolvimento Web com C#

TEST E2E TRACK BEGINNER

PT Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Essenciais do Excel

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Fundamentos do Analista de Dados

Domínio de C++

Java Web

Torne-se um Engenheiro de QA

Produção de Vídeo com Adobe

Ferramentas de Design UI/UX

Test image upload track

Habilidades Essenciais de Escritório

GitHub from Zero to Hero

Desenvolvimento de Sites sem Código

C Programming & Low-Level Development

testes

Test translation track

Test CMS Track

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

Complete Social Media Management

Business AI Toolkit

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