Aprendizado De Máquina Em Ambiente Python

O aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente através da experiência e pelo uso de dados. Configurar seu ambiente Python para ML pode ser uma tarefa complicada. Se você nunca montou algo assim antes, você pode passar horas mexindo com comandos diferentes tentando fazer com que ele funcione. Esta introdução ao aprendizado de máquina com Python cobrirá apenas sobre tudo o que você precisa saber sobre introdução incluindo os fundamentos do aprendizado de máquina moderna, exemplos e usos do aprendizado de máquina, e o processo de aprendizado de máquina. Você então segue para algumas praticas de instalação de Jupyter, que é uma ferramenta web livre, open-source e interativa. Ele é conhecido como um notebook computacional, que você pode usar para combinar código de software, saída computacional e recursos multimídia em um único documento. Este curso de machine learning Python dá a você um guia passo-a-passo sobre como instalar e usar o notebook Jupyter.

O aprendizado de máquina é fundamental no desenvolvimento de sistemas inteligentes e na análise de dados em ciência e engenharia. Uma variável Python é um local de memória reservado para armazenar valores. Em outras palavras, uma variável em um programa Python pode ser usada para dar dados para o computador para processamento. Este curso explica como declarar as variáveis Python e como trabalhar nelas, antes de seguir para as funções Python, condicionantes e loops. As tuplas são o próximo tópico coberto e o seu aprendizado inclui como criar e obter uma lista deles, e alguns exemplos também. Esta seção do curso se agrupa ao aprender sobre módulos, que se refere a um arquivo contendo instruções Python e definições que são usadas para quebrar grandes programas em pequenos gerenciáveis, e arquivos organizados. Você também será ensinado como importar módulos em Python.

A última parte do curso aborda scikit-learn, que é um módulo Python para aprendizado de máquina construído em cima do SciPy e é distribuído sob a licença 3-Clause BSD. O projeto foi fundado em 2007 por David Cournapeau como um projeto do Google Summer of Code, e desde então muitos voluntários têm contribuído. Neste tutorial iniciante de aprendizado de máquina Python, você aprenderá como construir um modelo de classificação usando scikit-learn, juntamente com seus usos, e processo de instalação. O Iris Dataset é amplamente utilizado como um dataset iniciante para fins de aprendizado de máquina. O dataset está incluído em R:BASE (ou RBASE) e Python em scikit-learn, para que os usuários possam acessá-lo sem ter que encontrar uma fonte para ele. Este curso de aprendizado de máquina finaliza ao se aprofundar a importação do Iris Dataset em um arquivo Python usando Scikit-learn, como preparar, organizar e carregar os dados, antes de ensinar como criar seu próprio KVizborsClassifier. Você deve se matricular neste curso se estiver em desenvolvimento de website ou app ou até mesmo esperando explorar uma carreira como analista de dados e deseja combinar sua paixão pelo aprendizado de máquina e programação Python. Este curso não foi atualizado com o uso de modelos Gerativos AI, como ChatGPT.