Curso de Data Science: Modelos de regressão por baixo dos panos

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  • 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

Conteúdo Detalhado

  1. Entendendo a regressao linear

    • Introdução
    • Entendendo a regressao linear
    • Passos inciais de nossa regressao
  2. O metodo dos minimos quadrados

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

    • O método do gradiente descendente parte 1
    • Atualizando nossos parametros
    • Avaliando nosso novo modelo parte 1
  4. Entendendo a Regressão Linear Multivariável

    • Regressao linear multivariavel
    • 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
    • Conclusão

Primeira aula de Data Science: Modelos de regressão por baixo dos panos

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.

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Público alvo

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

Nível de Dificuldade

Intermediário

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