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Machine Learning: Introdução a classificação

Curso online de Machine Learning: Introdução a classificação

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  • Aplique machine learning na sua empresa
  • Classifique clientes em categorias que ajudam sua empresa a crescer e o cliente a ter o produto que deseja
  • Veja como algoritmos de classificação estão por todos os lados no nosso dia a dia
  • Analise resultados com a mente de um cientista de dados
  • Compare o resultado de diferentes algoritmos de uma maneira válida
  • Entenda por trás dos panos o que é o tal do aprendizado de máquina para classificação

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Público alvo

Desenvolvedores que desejam entender como funciona machine learning e classificar dados em duas categorias

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Guilherme Silveira

    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

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Conteúdo Detalhado

  1. Classificação spam

    • Características e classificando cachorros e porcos
    • Instalando o pip e o scilearn
    • Margem de erro
    • Margem de erro no porco
    • Classificando usuários web
    • O arquivo csv e nosso modelo
  2. Importando o csv

    • Aplicando o modelo Bayesiano
    • Taxa de erro no mundo real
    • Validação do modelo
  3. Classificação de categoria com palavras

    • Classificação de categoria com palavras
    • Variáveis categóricas
    • Dummies e a transformação de variáveis categóricas
    • Exportando planilha para CSV
    • Lendo com strings
    • Lendo com pandas e o dataframe
    • Preparando o multinomial
    • Rodando o multinomial
  4. Problema do sucesso

    • O problema do sucesso
    • Quando o algoritmo burro é inteligente
    • Quando o algoritmo burro volta a ser burro
    • Implementando o algoritmo identidade
    • Aplicando um filtro em dataframes
    • Generalizado nosso algoritmo
    • Justiça no mundo dos algoritmos e a importância de cuidar dos testes
  5. Naive bayes e maxi,um a posteriori

    • Probabilidade condicional
    • Diversas variáveis independência de variáveis e o multinomial naive bayes
  6. Testando variáveis diferentes

    • Testando o adaboost e comparando ele
    • Comparando e escolhendo o algoritmo vencedor
    • Validando o modelo vencedor

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