Este curso de diploma em aprendizado de máquina com Python destaca os muitos benefícios que o Python tem nas estruturas de inteligência artificial (IA). O aprendizado de máquina é um ramo específico do aprendizado artificial associado à ciência da computação. Trata-se de fazer com que os aplicativos de software prevejam os resultados com mais precisão, sem qualquer programação prévia explícita. Ele fornece aos computadores a capacidade de aprender sem serem obviamente programados. Este curso abordará dois tipos de aprendizado de máquina: supervisionado e não supervisionado. A regressão linear usada para resolver um problema de regressão é um excelente exemplo de aprendizado de máquina supervisionado. Por outro lado, destacar vários grupos de clientes para criar estratégias de marketing é um exemplo prático de aprendizado não supervisionado. Dentro desses dois tipos de aprendizado de máquina, vários modelos dependem do objetivo que você gostaria de alcançar. Por exemplo, existem modelos paramétricos e não paramétricos, conforme abordado

Ao analisar o conteúdo, você verá que recorre a um modelo paramétrico quando sabe com precisão qual modelo ajustará aos dados. Por outro lado, em um modelo não paramétrico, os dados direcionam você para a aparência da regressão. Por exemplo, a chave dos vizinhos mais próximos (KNN) é um método não paramétrico que você usa para classificação e regressão. O KNN levou a uma variedade maior de aplicações, particularmente em mineração de texto, agricultura e finanças. Como acontece com qualquer sistema de modelagem, o KNN tem seus prós e contras. Você notará que o KNN é muito fácil de explicar, simples de entender e extremamente poderoso. Além disso, a KNN não exige nenhuma suposição sobre a distribuição de dados nem solicita nenhum conhecimento prévio. No entanto, a eficiência do algoritmo diminui muito rapidamente à medida que o conjunto de dados cresce. Além disso, o KNN não pode funcionar se houver algum valor ausente

Outro tema crucial abordado é o uso de algoritmos. Muitos algoritmos serão examinados, cada um dos quais, como modelos, tem suas vantagens e desvantagens. Neste curso, você aprenderá sobre a floresta aleatória. É um algoritmo de ensacamento ligeiramente modificado, uma coleção de uma árvore de decisão relacionada à decoração. A floresta aleatória é usada porque funciona bem com dados não lineares, reduz o risco de sobreajuste e é executada de forma eficiente em grandes conjuntos de dados. Por outro lado, é tendencioso ao lidar com variáveis categóricas. Portanto, está longe de ser adequado para métodos lineares com muitos recursos esparsos. Outros métodos, como modelos e algoritmos relacionados, usando Python como linguagem de programação de fundo, também são aprofundados. Este curso é uma oportunidade inesperada para estudantes e profissionais de ciência da computação que já estão familiarizados com Python e gostariam de se tornar especialistas na área de aprendizado de máquina. Este curso não foi atualizado com o uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT