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Data Science: Modelos de regressão por baixo dos panos

Resumo do curso

  • Aprenda a modelar um problema de regressão com uma variável
  • Desenvolva um modelo de regressão do zero
  • Entenda o funcionamento do método dos mínimos quadrados
  • Entenda a otimização com o método do gradiente descendente
  • Modele um problema com uma regressão multivariável
  • Aprenda a resolver problemas de regressão e classificação
  • Conheça uma forma de melhor avaliar seus modelos de regressão

Público alvo

Entusiastas em Data Science que queiram entender melhor o funcionamento de modelos de regressão.

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Última atualização

29/05/2020

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Instrutores

  • Luis é mestre pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em Ciência e Tecnologias da Computação com ênfase em Inteligência Artificial desenvolvendo modelos de Machine Learning para Diagnóstico de falhas. Engenheiro de computação também pela UNIFEI. Hoje trabalha como engenheiro de Machine Learning na Kunumi.

Conteúdo Detalhado

  1. Entendendo a regressão linear

    • Passos inciais de regressão
  2. O método dos mínimos quadrados

    • O que é este método
    • Visualizando e avaliando nosso modelo
  3. Regressão com o gradiente descendente

    • O método do gradiente descendente
    • Atualizando nossos parâmetros
    • Avaliando nosso novo modelo
  4. Entendendo a Regressão Linear Multivariável

    • Regressão linear multivariável
    • Gradiente Descendente
    • Avaliando nosso novo modelo
  5. Entendendo a Regressão Logística Multivariável

    • Regressão logística multivariável
    • Gradiente Descendente
    • Avaliando nossa classificação
  6. Melhorando a avaliação do nosso modelo

    • Melhorando a avaliação de nosso modelo
    • Refazendo nosso modelo

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