Machine Learning & Deep Learning
NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos
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CURSOS E FORMAÇÕES
Machine Learning & Deep Learning
Sistemas de recomendação, classificação, redes neurais, aprendizado supervisionado e não supervisionado são alguns temas do aprendizado computacional que vemos com profundidade nesses cursos. Deep learning, SKLearn, Python, Watson e outras ferramentas são apresentadas.
Cursos e formações de Machine Learning & Deep Learning
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NLP: explorando LLM para aplicações de chatbot
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Machine Learning: validação de modelos
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Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
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Machine Learning: classificação por trás dos panos
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Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento
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Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
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Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
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Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python
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Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
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Machine Learning: Credit Scoring
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Machine Learning com Oracle ADS: produtividade na criação de modelos
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Deep Learning parte 1: Keras
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Deep Learning parte 2: como a rede aprende
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Deep Learning: previsão com Keras
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Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform
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Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital
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Visão computacional: detecção de texto em placas de carro
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Visão Computacional: reconhecimento de texto com OCR e OpenCV
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Visão computacional: Hand Tracking com OpenCV
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Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV
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Visão Computacional: análise facial
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Classificação: construindo modelos semi-supervisionados
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Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
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Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
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Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
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Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
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Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
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Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV
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Modelos preditivos em dados: detecção de fraude
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Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
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Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
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Word2Vec: treinamento de Word Embedding
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Clusterização de dados: segmentação de clientes
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Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA
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Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização
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Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos
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Keras: primeiros passos em redes neurais
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Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação
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Classificação: selecionando features
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Classificação: resolvendo problemas multiclasse
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Classificação: aprendendo a classificar dados com Machine Learning
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Classificação: melhorando o desempenho com XGBoost
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Classificação: combinando classificadores para a melhoria de performance
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Classificação: otimizando modelos de machine learning
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IA aumentada: aprimorando técnicas de otimização em um problema prático
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IA aumentada: entendendo e praticando otimização com OR-Tools
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IA aumentada: adicionando a dimensão de tempo ao problema de voos
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TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
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Otimização: implementando a programação linear
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Otimização: aplicando programação não linear
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Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
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Regressão: construindo Árvores de Regressão
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Regressão: realizando previsão de séries temporais com statsmodels
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Regressão: prevendo séries temporais com Prophet
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Data Science: transformando variáveis para uma Regressão Linear
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Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões
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Machine Learning: classificação com SKLearn
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Clusterização: lidando com dados sem rótulo
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NLP: regex e modelos de linguagem
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NLP: buscando entidades em documentos
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NLP: trabalhando com similaridade de sentenças
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Big Query ML: trabalhando com modelos de classificação
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BigQuery ML: criando modelos de regressão
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Explicabilidade em IA: técnicas e práticas para transparência e ética
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AWS: ciência de dados, gestão de segurança e custos
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Regressão Linear: fundamentos e avaliação de modelos
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Classificação: entendendo os modelos tradicionais de ML
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[EM BREVE] Regressão: avançando em modelos regressivos
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Projeto ciência de dados: exploração, modelagem e apresentação
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Por onde começar com Machine Learning & Deep Learning
Machine Learning é a aplicação de técnicas no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender a resolver problemas a partir de exemplos. A partir de dados os algoritmos de machine learning são capazes de executar tarefas como a previsão de valores, classificação de imagens, agrupamento de informações, detecção de fraude, dentre outras.
Para começar com Machine Learning, você vai estudar os algoritmos de classificação e clusterização. Esses algoritmos incluem diversos problemas e frameworks como SkLearn e outros.
Regressão usa uma série de técnicas para a obtenção da relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Permite, por exemplo, o cálculo do número de bicicletas que serão alugadas com base na temperatura do dia ou o número de casas que serão vendidas com base na inflação. O tipo mais comum de regressão é a regressão linear.
Já os algoritmos de classificação permitem a separação de dados em diferentes classes: um e-mail é spam ou não é spam, qual a marca do carro mostrado em uma foto, ou mesmo se uma pessoa tem ou não diabetes. Tudo isso com base em quantidades enormes de dados.
Você vai poder aprender também sobre algoritmos não-supervisionados. Estes permitem dar significado a conjuntos de dados, detectando padrões anteriormente não notados nesses dados.
Agrupamento ou Clustering é uma classe de algoritmos não supervisionados que permitem o agrupamento de dados com características semelhantes. A Detecção de anomalias permite o detecção de operações fraudulentas, por exemplo. E redução de dimensionalidade ajuda a reduzir o número de atributos em conjunto de dados, tornando os dados mais fáceis de interpretar.
Na Alura você vai encontrar diversos cursos que irão te mostrar os principais algoritmos supervisionados e não-supervisionados, cursos para o uso de Machine Learning com análise e processamento de texto, além de cursos com técnicas que utilizam pacotes avançados de Deep Learning, como o Pytorch e Keras.
