Name: Curso Classificação: construindo modelos semi-supervisionados
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construindo modelos semi-supervisionados

Quero estudar na alura

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535

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Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Treine modelos de classificação a partir de dados rotulados
Entenda o conceito do aprendizado semi-supervisionado e como aplicar esta abordagem
Utilize rótulos gerados em previsões para construir modelos semi supervisionados
Utilize a estratégia Self Training a partir de dados rotulados e não rotulados
Classifique dados utilizando o aprendizado transdutivo com o modelo LabelPropagation

Público alvo_

Estudantes da área de Data Science e Machine Learning; profissionais que atuam na área de dados; pessoas que querem construir modelos de classificação mesmo que possuam poucos dados rotulados.

João Vitor de Miranda

Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Curso atualizado em 17/12/2024

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Ementa

Entendendo o problema
- Leitura de dados
- Explorando os dados
Aprendizado supervisionado
- Selecionando dados rotulados
- Preparando os dados
- Criando um modelo supervisionado
Aprendizado semi-supervisionado
- Fazendo previsões
- Pseudo labeling
Self training
- Tabela de probabilidades
- Selecionando rótulos com maior confiança
- Modelo aprimorado
- Modelo self training
Concluindo o projeto
- Label Propagation
- Armazenando o melhor modelo

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Este e mais 7 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Machine Learning com Python: Classificação

8h
De curso

47
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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