Diploma em Machine Learning com Python

Este curso de diploma em aprendizado de máquina com Python destaca os muitos benefícios que o Python tem dentro dos quadros de inteligência artificial (AI). O aprendizado de máquina é um ramo específico de aprendizagem artificial que está associado à ciência da computação. Trata-se de tornar os aplicativos de software preveem resultados com mais precisão sem qualquer programação explícita prévia. Ele fornece computadores com capacidade de aprender sem estar obviamente programado. Este curso vai abranger 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 supervisionada. Por outro lado, destacar vários grupos de clientes para o marketing de estratega é um exemplo prático de aprendizagem não supervisionada. Dentro desses dois tipos de aprendizado de máquina, vários modelos dependem do propósito que você gostaria de alcançar. Por exemplo, existem modelos paramétricos e não paramétricos, como abrangidos neste curso.

À medida que você trabalha através do conteúdo, você verá que recorte a um modelo paramétrico quando se sabe exatamente qual modelo irá se adequar aos dados. Inversamente, em um modelo não paramétrico, os dados direcionam para o qual a regressão deve se parecer. Por exemplo, os vizinhos chave mais próximos (KNN) é um método não paramétrico que você usa para classificação e regressão. A KNN levou a uma variedade mais ampla de aplicações, sobretudo em mineração de texto, agricultura e finanças. Assim como em 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 quaisquer pressupostos sobre a distribuição de dados nem solicite qualquer conhecimento prévio. No entanto, a eficiência do algoritmo declora muito rapidamente à medida que o conjunto de dados cresce. Além disso, a KNN não pode trabalhar se houver algum valor ausente.

Outro tema crucial coberto é o uso de algoritmos. Muitos algoritmos serão examinados, cada um dos quais, como modelos, tem suas vantagens e desvantagens. Neste curso, você é ensinado sobre a floresta aleatória. Trata-se de um algoritmo de bagagens ligeiramente modificado, uma coleção de uma árvore de decisão decorada. A floresta aleatória é usada porque funciona bem com dados não-lineares, diminui o risco de superajuste e executa eficientemente em grandes datasets. Inversamente, ele é tendênico enquanto lida com variáveis categóricas. Assim, ele está longe de ser adequado para métodos lineares com muitas características esparsas. Outros métodos, como modelos e algoritmos relacionados, usando Python como linguagem de programação de backdrop, também são delmeados. Este curso é um vendaval para estudantes de ciência da computação e profissionais que já estão familiarizadas com o Python e que gostariam de se tornar um especialista no campo do aprendizado de máquina. Este curso não foi atualizado com o uso de modelos Gerativos AI, como ChatGPT.