O que você aprenderá_
- Identifique fraudes em cartões de crédito utilizando uma árvore de decisão
- Entenda como funcionam as árvores de decisão
- Crie diversos modelos de Machine Learning com o scikit-learn
- Aprenda sobre as técnicas Bagging e Boosting
- Explore o famoso algoritmo Random Forest por debaixo dos panos
- Conheça o algoritmo AdaBoost em detalhes
Público alvo_
Pessoas que desejam aprofundar seu conhecimento em modelos de Machine Learning.
Thainá Mariani
Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.
Curso atualizado em 14/11/2023
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Entendendo as Árvores de Decisão
- Apresentação
- Classificando transações com uma árvore
- Primeiros passos para construir uma árvore
- Criando nós a partir de atributos categóricos
- Criando nós a partir de atributos numéricos
- Selecionando os melhores nós
- E se o problema for de regressão?
Criando uma Árvore de Decisão
- Obtendo a base de dados
- Analisando a base de dados
- Criando uma árvore de decisão com o scikit-learn
- Gerando uma imagem da árvore
- Visualizando os nós e atributos
Avaliando a Árvore de Decisão
- Medindo a acurácia da árvore
- Medindo além da acurácia
- Analisando as características da árvore
Aprendendo Ensemble Learning com Bagging
- Aprendendo o que são os modelos ensemble
- Entendendo a técnica Bagging e o Random Forest
- Executando o Random Forest com o scikit-learn
Aprendendo Ensemble Learning com Boosting
- Entendendo a técnica boosting e o AdaBoost
- AdaBoost: Calculando a influência da árvore
- AdaBoost: Calculando o peso das instâncias
- AdaBoost: Reagrupando a base de dados
- Executando o AdaBoost com o scikit-learn
- Conclusão
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Escola
Data Science
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Parabenizar a instrutora Thayna, passou o conteúdo de maneira simples e bem didática tornando o entendimento do conteúdo mais fácil. Contem um pequeno erro de edição do vídeo que aborda sobre o assunto da árvore Random Forest.
Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
Luiz Fernando Guerrero Moreira
O curso é muito bom e prático. Tem um ótimo equilíbrio entre teoria e prática, pois acredito ser muito importante entender como o algoritmo funciona. Acredito que poderia ter outros exemplos com modelo de regressão e não somente classificação.
Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
Bruno de Lima Rodrigues
Muito boa. A instrutora apresentou muito boa didática. A explanação do foi bem feita de forma pausada e esclarecedora. A profundidade do conteúdo requer bastante dedicação de estudos e prática. O curso vale a pena para quem precisa entender os conceitos básicos sobre Classificação e os Algoritmos que são aplicados.
Árvores de Decisão: aprofundando em modelos de Machine Learning
Luiz Peralta
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