Machine Learning

Apresentação

Este curso apresenta os fundamentos, técnicas e principais métodos de aprendizagem de máquina, com foco em modelos para a resolução de tarefas de regressão e classificação. O curso aborda tanto o aprendizado supervisionado quanto o aprendizado não supervisionado.

Objetivos

Você irá desenvolver:

Capacidade para reconhecer as principais tarefas, ou problemas, solucionáveis através das ferramentas e metodologias da área da ciência de dados.

Compreensão dos princípios fundamentais de Machine Learning.

Aptidão para identificar as abordagens mais recomendadas para cada tipo de tarefa.

Entendimento dos princípios de modelagem preditiva.

Habilidade para utilizar modelos preditivos para solucionar problemas de negócio de maneira fundamentada.

Público-alvo

O curso Machine Learning é indicado para profissionais que atuam na tomada de decisão, análise e inteligência de negócio; profissionais que trabalham com grandes volumes de dados – seja na sua produção ou no consumo; colaboradores de empresas que estejam em um processo de transformação digital; estudantes de graduação de todas as áreas; e, interessados em Big Data e suas diversas aplicações no mercado.

Conteúdo programático

Módulo 1

  • Aprendizagem Supervisionada
  • Fundamentos de modelagem preditiva e tipos de erro
  • Regressão: modelos lineares para Regressão
  • Complexidade, Regularização e Validação
  • Classificação: Regressão Logística, kNN, avaliação do erro

Módulo 2

  • Princípios de aprendizagem não supervisionada
  • Agrupamento: K-means
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