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Curso

Machine Learning:

classificação por trás dos panos

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

5505

Pessoas nesse curso

9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aplique machine learning na sua empresa
  • Saiba o que são tarefas de Classificação
  • Classifique os novos clientes de acordo com sua fidelização
  • Entenda como funciona os modelos de classificação: K-vizinhos mais próximos, Bernoulli Naïve Bayes e Árvore de Decisão
  • Compare o resultado de diferentes algoritmos de maneira válida
  • Solucione um problema como uma pessoa cientista de dados

Público alvo_

Pessoas que querem dar os primeiros passos com o Machine Learning e entender melhor como funcionam os modelos pela matemática por trás do código.

Ana Clara de Andrade Mioto

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Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Anteriormente fui instrutora na Escola de Dados da Alura e agora sou Cientista de Dados na Exame (Grupo BTG Pactual). Sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.

Curso atualizado em 14/12/2023

Ementa

  1. Classificação

    • Apresentação
    • Importando os dados
    • Diferentes variáveis
    • Definição informal
    • Definição formal
  2. Método baseado na proximidade

    • Modelo K-Nearest Neighbors (KNN)
    • KNN por trás dos panos
    • Implementando o modelo
  3. Método probabilístico

    • Teorema de Naïve Bayes
    • Modelo Bernoulli Naïve Bayes
    • Treinamento e teste
  4. Método simbólico

    • O que é a árvore de decisão?
    • Por trás da árvore de decisão
    • Implementando o modelo
  5. Validação dos modelos

    • Matriz de confusão
    • Tipos de métricas: acurácia
    • Tipos de métricas: precisão
    • Tipos de métricas: recall
    • Escolhendo o melhor modelo
    • Conclusão

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