Aprendizado de máquina no ambiente Python

aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente por meio da experiência e do uso de dados. Configurar seu ambiente Python para ML pode ser uma tarefa complicada. Se você nunca configurou algo assim antes, pode passar horas mexendo em comandos diferentes tentando fazer com que funcione. Esta introdução ao aprendizado de máquina com Python abordará quase tudo o que você precisa saber sobre como começar, incluindo os fundamentos do aprendizado de máquina moderno, exemplos e usos do aprendizado de máquina e o processo de aprendizado de máquina. Em seguida, você passa para alguns aspectos práticos da instalação do Jupyter, que é uma ferramenta web interativa, gratuita e de código aberto. É conhecido como notebook computacional, que você pode usar para combinar código de software, saída computacional e recursos multimídia em um único documento. Este curso de aprendizado de máquina em Python oferece 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 fornecer dados ao computador para processamento. Este curso explica como declarar as variáveis do Python e como trabalhar com elas antes de passar para as funções, condicionais e loops do Python. Tuplas são o próximo tópico abordado e seu aprendizado inclui como criar e obter uma lista delas, além de alguns exemplos. Esta seção do curso termina aprendendo sobre módulos, que se refere a um arquivo contendo instruções e definições do Python que é usado para dividir grandes programas em pequenos arquivos gerenciáveis e organizados. Você também aprenderá como importar módulos para o Python

A última parte do curso abrange o scikit-learn, que é um módulo Python para aprendizado de máquina construído sobre o SciPy e é distribuído sob a licença BSD de 3 cláusulas. O projeto foi fundado em 2007 por David Cournapeau como um projeto Google Summer of Code e, desde então, muitos voluntários contribuíram. Neste tutorial para iniciantes em aprendizado de máquina em Python, você aprenderá como criar um modelo de classificação usando o scikit-learn, junto com seus usos e processo de instalação. O conjunto de dados Iris é amplamente usado como conjunto de dados para iniciantes para fins de aprendizado de máquina. O conjunto de dados está incluído no R:BASE (ou RBASE) e no Python no scikit-learn, para que os usuários possam acessá-lo sem precisar encontrar uma fonte para ele. Este curso de aprendizado de máquina termina investigando a importação do conjunto de dados Iris em um arquivo Python usando o Scikit-learn, como preparar, organizar e carregar os dados, antes de ensinar como criar seu próprio KNeighborsClassifier. Você deve se inscrever neste curso se estiver no desenvolvimento de sites ou aplicativos ou se quiser explorar uma carreira como analista de dados e quiser combinar sua paixão por aprendizado de máquina e programação em Python. Este curso não foi atualizado com o uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT