Curso de Machine Learning

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Ideal para quem quer entrar no mundo da inovação. Você vai aprender sobre os tipos de aprendizagem, a regressão logística, a linguagem natural, algoritmos, árvores de decisão, e muito mais.

Descrição

Ideal para quem quer entrar no mundo da inovação. Você vai aprender sobre os tipos de aprendizagem, a regressão logística, a linguagem natural, algoritmos, árvores de decisão, e muito mais.

Sobre a carga horária:
O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.

  • 1 Capítulo 1
  •  Aula 1. Machine Learning no mundo
  •  Aula 2. O que é aprendizagem?
  •  Aula 3. Processo de aprendizagem
  •  Aula 4. Aprendizagem supervisionada
  •  Aula 5. Aprendizagem não supervisionada
  •  Aula 6. Aprendizagem por reforço
  •  Aula 7. Aprendizagem de classificação
  •  Aula 8. Aprendizagem de regressão
  •  Aula 9. Aprendizagem de clusterização
  •  Aula 10. Como selecionar o algoritmo?
  •  Aula 11. O que é um modelo preditivo?
  •  Aula 12. Principais métodos de aprendizagem
  • 2 Capítulo 2
  •  Aula 13. O que é regressão logística?
  •  Aula 14. Como funciona a regressão logística?
  •  Aula 15. Regressão logística com o RStudio
  •  Aula 16. Conhecendo o algoritmo KNN
  •  Aula 17. Como funciona o KNN?
  •  Aula 18. Construindo o modelo do KNN em RStudio
  •  Aula 19. Conhecendo o Naives Bayes
  •  Aula 20. Naives Bayes e seu funcionamento
  •  Aula 21. Aplicando o Naives Bayes no RStudio
  •  Aula 22. Algoritmo da árvore de decisão
  •  Aula 23. Funcionamento da árvore de decisão
  •  Aula 24. Construindo árvore de decisão no RStudio
  •  Aula 25. Conhecendo o Random Forest
  • 3 Capítulo 3
  •  Aula 26. Funcionamento do Random Forest
  •  Aula 27. Random Forest na linguagem R
  •  Aula 28. Conhecendo o algoritmo SVM
  •  Aula 29. Como funciona o algoritmo SVM?
  •  Aula 30. Construindo o modelo SVM com R
  •  Aula 31. Conhecendo a linguagem natural
  •  Aula 32. Como funciona a linguagem natural?
  •  Aula 33. Modelo de linguagem natural
  •  Aula 34. Conhecendo redes neurais
  •  Aula 35. Entendendo as redes neurais
  •  Aula 36. Aplicando redes neurais com R
  •  Aula 37. O que é Deep Learning?
  •  Aula 38. Como funciona o Deep Learning?
  •  Aula 39. Construindo o modelo Deep Learning

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