Aprenda Machine Learning em Python com Scikit-learn

Dê os primeiros passos na área da Inteligência Artificial com Machine Learning em Python 3 e Scikit-Learn.

4.64 (235 reviews)
Udemy
platform
Português
language
Data Science
category
935
students
6 hours
content
Jan 2024
last update
$19.99
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What you will learn

Conhecer as diferentes áreas de Machine Learning e suas aplicações práticas

Aprender a fazer Machine Learning Supervisionado usando a linguagem Python e a biblioteca Scikit-Learn

Criar os seus próprios algoritmos de Machine Learning para treinar seu computador a fazer previsões e classificações

Conhecer modelos estatísticos e aprender como eles podem ser usados para fazer algoritmos de Machine Learning

Description

Machine Learning é uma da áreas da Inteligência Artificial e se baseia no uso de modelos estatísticos para treinar computadores a fazer previsões e reconhecer padrões. Esta tecnologia é usada pelas maiores empresas do mundo nas mais diversas áreas, como na Saúde (Diagnóstico de pacientes), Finanças (Detecção de fraudes), E-Commerce (Sistemas de recomendações), Transportes (Previsão de demanda), Serviços inteligentes governamentais e muito mais.

Neste curso você vai aprender desde o zero como fazer Machine Learning Supervisionado usando Python e a biblioteca Scikit-Learn. Serão ensinados 4 modelos estatísticos (Regressão Linear, Regressão Logística, KNN e SVM) aplicados a exemplos reais de Machine Learning. Aplicaremos estes modelos em diferentes conjuntos de dados e faremos uma comparação da performance de cada um deles para entender qual é o modelo mais adequada para cada situação.

Neste curso você vai adquirir não apenas o conhecimento prático dos algoritmos de Machine Learning em Python, mas também vai entender como os modelos estatísticos funcionam para treinar o computador a fazer previsões e classificações.

Que ensinar o seu computador a tomar decisões? Então inscreva-se agora no curso de Machine Learning em Python.

Content

Introdução

Seja Bem Vindo(a) ao Curso de Machine Learning
Introdução - O que é Machine Learning?
Preparação do Ambiente de Trabalho

Iris Dataset (Previsão Categórica)

Importação do Iris Dataset
Aplicação do Modelo KNN
Avaliação da Performance do Modelo
Exercício: Análise de Performance e Seleção do Valor de K
Resolução do Exercício: Análise de Performance e Seleção do Valor de K
O Modelo de Regressão Logística
Aplicação da Regressão Logística no Iris Dataset

Retorno sobre Publicidade (Previsão Quantitativa)

Importação do Advertising Dataset
O modelo de Regressão Linear
Aplicação do Modelo de Regressão Linear (Parte 1)
Aplicação do Modelo de Regressão Linear (Parte 2)
Avaliação da Performance do Modelo de Regressão Linear
Exercício: Seleção das Variáveis
Resolução do Exercício: Seleção das Variáveis (Parte 1)
Resolução do Exercício: Seleção das Variáveis (Parte 2)

Reconhecimento de Imagens com o Digits Dataset

Importação do Digits Dataset
O Algoritmo SVM: Support Vector Machine
Aplicação do SVM (Parte 1)
Aplicação do SVM (Parte 2)
Leitura e Reconhecimento da Imagem de um Dígito
Leitura e Reconhecimento da Imagem de um Dígito (Parte 2)

Conteúdo EXTRA - Python Básico

Instalação do Python
Conhecendo o Python Shell
Variáveis
Tipos de Dados (Números)
Tipos de Dados (Strings)
Exercício (Números)
Tipos de Dados (Listas e Tuplas)
Exercício (Listas e Tuplas)
Tipos de Dados (Dicionários)
Exercício (Dicionários)
Condicionais (Parte 1)
Condicionais (Parte 2)
Exercício (Condicionais)

Screenshots

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Reviews

Luiz
November 14, 2023
Excelente didática. É um assunto denso e alguns pontos podem ficar um pouco confusos. Mas é o curso perfeito para você decidir se tem ou não interesse em se aprofundar no assunto.
Luiz
April 12, 2023
Curso muito interessante para quem está iniciando neste tema. As explicações são muito claras e objetivas.
Rodrigo
June 8, 2022
Curso excelente porem tenho esses pontos a levantar: - Gostaria que a seção extra não fosse obrigatória para pegar o Certificado - Toda a parte de instalação poderia ser feita com o Anaconda, isso facilitaria bastante e prepararia para outros cursos do mesmo assunto.
Alisson
May 9, 2021
Curso muito bom para quem esta começando no mundo ML. O professor é muito bom e bem claro nas explicações. As aulas são curtas e bem objetivas. Gostei muito do curso.
Andre
January 7, 2021
Senti falta da aplicação dos outros modelos para ver qual melhor performance. Tb acho que deveria ser abordado o cross validation, tentar trazer ao maximo as pessoas para o mundo real.
Anderson
September 19, 2020
Boa noite! Atualmente, curso Pós em IA e no momento, estou tendo que realizar um trabalho onde utilizo o bco IRIS. Aprendi aqui, na aula 12, se não me engano, como utilizar este bco em seus _+3 primeiros minutos. Resolvi então comprar o curso!!,. Com isto, parei de fazer as aulas da Pós neste fim de semana somente para fazer este excelente curso!!!
Régis
September 3, 2020
ótimo curso. Instrutor domina o assunto, fala de forma clara, com uma velocidade boa, em um tom de voz ideal. Sem enrolação. Está de parabéns pelo curso.
Claudio
August 15, 2020
Exemplos bugados, didática fraca, simplesmente eu aprendi como um macaco a repetir os exemplos (os que deram certo), não sei o porque estou fazendo aquilo, não entendo como debugar o erro, não é explicado os parâmetros e funções, horrível, um dos piores cursos que já fiz aqui na Udemy.
Jairo
June 23, 2020
a principio esta superando minhas expectativas, venho tendo dificuldades de aprender machine learning mas com esse curso estou finalmente entendendo
Armando
May 15, 2020
Muito bom. Dentro da proposta de abordar conceitos de Machine Learning. Gostei da forma de apresentar antes a conceituação dos algoritmos. Muito bom.
Thiago
May 8, 2020
Ótimo conteúdo desenvolvido pelo Prof. Ivan. Curso de alta qualidade para quem quer dominar o assunto.
Aurelio
November 28, 2019
Pelo título do curso achei que fosse um curso mais focado, no entanto os assuntos não são passados com a profundade que deveriam. Mas está valendo com um visão geral
Gleson
November 22, 2019
O professor tem uma didática muito boa. Estou iniciando os estudos na área de Machine Learning e nunca tinha utilizado o Jupyter Notebook, e este curso me ajudou bastante a dar o pontapé inicial com o Jupyter e com o sklearn.
Leandro
September 30, 2019
Até agora o curso está bastante instrutivo. Professor com boa didática. Conteúdo objetivo e na medida certa.
Denilson
March 11, 2019
Com duas novas ferramentas (além do mlpclassifier que conhecia previamente) é interessante entender as formas de resolver um certo tipo de problema, mas eu busco no momento um quantificador e não um classificador, o que espero encontrar no decorrer do curso. Mas do curso em si, sem nenhuma crítica negativa.

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8/27/2018
course created date
11/23/2019
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