Machine Learning A-Z – Hands-On Python & R in Data Science

 

Interessado no campo de Machine Learning? Então este curso é para você!

Este curso foi projetado por dois cientistas de dados profissionais para que possamos compartilhar nosso conhecimento e ajudá-lo a aprender a teoria complexa, algoritmos e bibliotecas de codificação de uma maneira simples.

Nós o acompanharemos passo a passo no Mundo do Machine Learning. A cada tutorial você desenvolverá novas habilidades e melhorará sua compreensão dessa subárea desafiadora, porém lucrativa, do Data Science.

Este curso é divertido e emocionante, mas, ao mesmo tempo, aprofundaremos no Machine Learning. Está estruturado da seguinte maneira:

– Parte 1 – Pré-processamento de dados

– Parte 2 – Regressão: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression

– Parte 3 – Classificação: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

– Parte 4 – Agrupamento: K-Means, Hierarchical Clustering

– Parte 5 – Aprendizagem por Regra de Associação: Apriori, Eclat

– Parte 6 – Aprendizagem por Reforço: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

– Parte 7 – Processamento de Linguagem Natural: modelo “saco de palavras” e algoritmos para NLP (Programação neurolinguí­stica)

– Parte 8 – Aprendizagem Profunda: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks

– Parte 9 – Redução de Dimensionalidade: PCA, LDA, Kernel PCA

– Parte 10 – Seleção de Modelo e Melhorias: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

Além disso, o curso está repleto de exercí­cios práticos baseados em exemplos da vida real. Assim, você não apenas aprenderá a teoria, mas também aprenderá a construir seus próprios modelos.

E como bônus, este curso inclui os modelos de código Python e R que você pode baixar e usar em seus próprios projetos.

Tamanho: 5,76GB

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