Curso de Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

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Faça esse curso de Machine Learning e:

  • Aprenda o que são dados de alta dimensionalidade.
  • Crie um modelo de Machine Learning para classificação.
  • Construa uma matriz de correlação com Pandas e Seaborn.
  • Aprenda como selecionar feature com visualizações dos dados.
  • Utilize o Scikit-learn para criar modelos de seleção de feature automáticos.
  • Aprenda a utilizar técnicas de redução de dimensionalidade (PCA e T-SNE).

Conteúdo Detalhado

  1. Dados com muitas dimensões

    • Dimensionalidade dos dados
    • Problema na classificação
    • Validação de um valor base (baseline)
    • Dados faltantes
  2. Avançando e explorando dados

    • Construção de uma visualização
    • Aprimoramento da visualização
    • Dados constantes
  3. Dados Correlacionados

    • Correlação entre dados
    • Matriz de Correlação
    • Correlação e Causalidade
    • Dados correlacionados
  4. Automatizando a seleção

    • SelectKbest
    • Matriz de Confusão
    • Seleção com RFE
    • Automático VS analítico
  5. Visualizando os dados no plano

    • Seleção com RFECV
    • Visualização de dados no plano
    • PCA e TSNE
    • Técnicas para visualização de dados de alta dimensionalidade

Primeira aula de Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Instrutores

  • Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

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Público alvo

Desenvolvedores e estudantes com interesse em machine learning e inteligência artificial que precisam lidar com dados de muitas dimensões, ou querem aprender as principais técnicas de seleção de features e redução de dimensionalidade.

Nível de Dificuldade

Intermediário

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