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IA aumentada:

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8h

Para conclusão

374

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a aplicar técnicas de visualização de dados para comunicar insights
  • Adquira habilidades na aplicação de métodos de codificação para transformar variáveis categóricas
  • Implemente um modelo de regressão DummyRegressor
  • Implemente um modelo de regressão RandomForestRegressor
  • Aprenda a analisar os resultados dos modelos de regressão por meio de métricas e gráficos
  • Identifique e selecione as features mais importantes para o modelo de machine learning
  • Explore a otimização de hiperparâmetros para aprimorar o desempenho do seu modelo de Machine Learning

Público alvo_

Pessoa cientista de dados que deseja construir um modelo de regressão para otimização de processos.

Bruno Raphaell

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linkedin

Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.

Curso atualizado em 29/11/2023

Ementa

  1. Explorando os dados

    • Entendendo o conjunto de dados
    • Visualizações gráficas dos dados
    • Analisando a distribuição dos dados
  2. Feature engineering

    • Criando novas colunas
    • Feature encoding
    • Limpando os dados
  3. Seleção e validação do modelo

    • Treinamento do DummyRegressor
    • Treinamento e avaliação do RandomForestRegressor
    • Realizando a validação cruzada
  4. Otimização de hiperparâmetros

    • Seleção de recursos
    • Otimizando os hiperparâmetros com o GridSearchCV
    • Salvando o modelo

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