Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados

Curso de Machine Learning: Introdução a algoritmos não supervisionados

7,2

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  • Veja o que é um algoritmo não supervisionado
  • Como agrupar seus dados e gerar rótulos para eles
  • Como extrair os dummies de um dataset
  • Como otimizar os parâmetros do K-Means
  • Conhecer os tipos de agrupamentos
  • Como reduzir as dimensões de um data frame para visualizar em um gráfico

Conteúdo Detalhado

  1. conhecendo os dados

    • Introdução
    • Preparando o ambiente
    • Conhecendo o dataset
    • Extraindo os dummies
    • Pegando os Dummies
    • Escalando os dados
    • Mãos à obra!
    • Projeto atual
    • O que aprendemos?
  2. começando a agrupar

    • Conhecendo o KMeans
    • Entendendo como KMeans funciona
    • Começando com o K-Means
    • Site sobre o K-Means
    • Faça o que eu fiz na aula
    • Projeto atual
    • O que aprendemos?
  3. vendo os centroides

    • Visualizando os centroids
    • Criando um gráfico com o seaborn
    • Muitas dimensões
    • Visualizando os centróides
    • Mãos à obra!
    • Projeto atual
    • O que aprendemos?
  4. escolhendo o numero de grupos

    • Agrupando em 20 grupos
    • Quantos grupos escolher
    • O método do cotovelo
    • O número de clusters
    • Erro médio e erro médio quadrado
    • Mãos à obra!
    • Projeto atual
    • Revisando
  5. agrupamento hierárquico

    • Conhecendo o agrupamento hierarquico
    • Plotando um dendrograma
    • Juntando palavras
    • Mais sobre agrupamento hierárquico
    • Outra forma de agrupamento
    • Mãos à obra!
    • Projeto atual
    • Conclusão
    • O que aprendemos?

Veja o primeiro vídeo

Formação com esse curso

Público alvo

Pessoas que querem se desenvolver no estudo de aprendizagem de máquina

Nível de Dificuldade

Básico

Instrutores

  • Yuri é desenvolvedor e instrutor. É estudante de Sistemas de Informação na FIAP e formado como Técnico em Informática no Senac SP. O seu foco é nas plataformas Java e Python e em outras áreas como Arquitetura de Software e Machine Learning. Yuri também atua como editor de conteúdo no blog da Alura, onde escreve, principalmente, sobre Redes, Docker, Linux, Java e Python.

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