Tentar configurar seu próprio ambiente Python para aprendizado de máquina pode ser assustador. Se você nunca configurou algo assim antes, pode passar horas mexendo em comandos diferentes tentando fazer com que funcione. Este curso on-line gratuito com foco na criação de modelos de alta precisão com o aprendizado de máquina básico apresenta os fundamentos do aprendizado de máquina moderno. Explicaremos o aprendizado de máquina e descreveremos alguns exemplos, bem como os usos do aprendizado de máquina. O aprendizado de máquina (ML) é o estudo de algoritmos de computador que melhoram automaticamente por meio da experiência e dos dados. Você aprenderá sobre o processo de aprendizado de máquina. O Jupyter é uma ferramenta web interativa, gratuita e de código aberto. É um notebook computacional que os pesquisadores podem usar para combinar código de software, saída computacional e recursos multimídia em um único documento. Forneceremos um guia passo a passo sobre como instalar um notebook Jupyter

Também mostraremos como executar valores por meio de camadas convolucionais e todo o processamento frio que você precisa fazer. Você aprenderá a construir sua rede neural convolucional usando o Keras. O objetivo do aprendizado de máquina é imitar a mente humana. Por exemplo, você pode aplicá-lo para identificar objetos ou imagens, fazer previsões e até mesmo analisar e identificar a fala. Este curso mostrará como criar um aplicativo capaz de reconhecer a escrita à mão usando o CoreML, uma estrutura de aprendizado de máquina introduzida pela Apple. Ele revela o processo de importar o modelo para um projeto para usá-lo. Forneceremos diretrizes para realizar o reconhecimento de escrita manual por OCR usando OpenCV, Keras e TensorFlow. Também explicaremos o processo de fazer uma previsão usando um módulo CoreML para criar um manipulador de solicitações. Você aprenderá como lidar com o resultado fornecido pelo CoreML e usar o resultado para percorrer o ciclo. Além disso, você aprenderá o que é necessário para determinar qual número você está prevendo.

Por fim, este curso ensinará você a importar o conjunto de dados Iris em um arquivo Python usando o Scikit-learn. Você aprenderá a preparar e organizar os dados e carregá-los adequadamente em um modelo. Abordaremos tudo o que você precisa saber para começar a criar aplicativos mais inteligentes e seus próprios modelos de ML. O CoreML é a base para estruturas e funcionalidades específicas de domínio. Essa estrutura de aprendizado de máquina oferece suporte ao Vision para analisar imagens e à linguagem natural para processar texto. Ele também suporta fala para converter áudio em texto e Análise de som para identificar sons em áudio. Este curso oferece conhecimento prático sobre como integrar corretamente o aprendizado de máquina aos aplicativos iOS. Este curso beneficiará significativamente desenvolvedores de sites e aplicativos, analistas de dados e qualquer pessoa que busque conhecimento básico usando o ambiente Python. Registre-se e comece agora! Este curso não foi atualizado com o uso de modelos de IA generativa, como o ChatGPT