Machine Learning
- 08hCurso Machine Learning: validação de modelos
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09hCurso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros
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08hCurso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória
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08hCurso Machine Learning: classificação por trás dos panos
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06hCurso Linguagem Natural parte 1: NLP com análise de sentimento
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04hCurso Linguagem Natural parte 2: continuando com a análise de sentimento
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10hCurso Classificação multilabel de textos: múltiplos contextos em NLP
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08hCurso Machine Learning: intro a sistemas de recomendação em Python
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12hCurso Machine Learning: lidando com dados de muitas dimensões
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10hCurso Machine Learning: Credit Scoring
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10hCurso Machine Learning com Oracle ADS: produtividade na criação de modelos
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08hCurso CD4ML: Entrega Contínua para Machine Learning
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05hCurso Deep Learning parte 1: Keras
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06hCurso Deep Learning parte 2: como a rede aprende
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10hCurso Deep Learning: previsão com Keras
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12hCurso Data Analytics: Machine Learning com Google Cloud Platform
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16hCurso Data Analytics: Machine Learning no Marketing Digital
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10hCurso Visão computacional: detecção de texto em placas de carro
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10hCurso Visão Computacional: reconhecimento de texto com OCR e OpenCV
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10hCurso Visão computacional: Hand Tracking com OpenCV
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10hCurso Visão Computacional: detecção de movimento com OpenCV
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10hCurso Visão Computacional: análise facial
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08hCurso Classificação: construindo modelos semi-supervisionados
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06hCurso Redes Neurais: Deep Learning com PyTorch
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10hCurso Redes Neurais Convolucionais: Deep Learning com PyTorch
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08hCurso Treinando uma Rede Neural: Deep Learning com PyTorch
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10hCurso Redes Neurais Recorrentes: Deep Learning com Pytorch
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10hCurso Corretor Ortográfico em Python: aplicando técnicas de NLP
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10hCurso Análise e Classificação de Faces: visão Computacional com OpenCV
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08hCurso Modelos preditivos em dados: detecção de fraude
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10hCurso Clustering aplicado: recomendando músicas com K-Means
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10hCurso Word2Vec: interpretação da linguagem humana com Word embedding
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10hCurso Word2Vec: treinamento de Word Embedding
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08hCurso Clusterização de dados: segmentação de clientes
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08hCurso MLflow: gestão do ciclo de vidas de modelos de ML
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08hCurso Análise de componentes principais: elaboração de rankings com o PCA
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08hCurso Regressão com Sklearn: desenvolvimento, previsão e otimização
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08hCurso Aprendizado não supervisionado: primeiras técnicas e métodos
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08hCurso Keras: primeiros passos em redes neurais
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08hCurso Continuous Delivery for Machine Learning: completando o Pipeline
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10hCurso Databricks: criando um sistema de recomendação
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08hCurso Classificação: validação de modelos e métricas de avaliação
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08hCurso Classificação: selecionando features
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08hCurso Classificação: resolvendo problemas multiclasse
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08hCurso Classificação: aprendendo a classificar dados com Machine Learning
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08hCurso Classificação: melhorando o desempenho com XGBoost
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08hCurso Classificação: combinando classificadores para a melhoria de performance
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08hCurso Classificação: otimizando modelos de machine learning
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08hCurso IA aumentada: aprimorando técnicas de otimização em um problema prático
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08hCurso IA aumentada: entendendo e praticando otimização com OR-Tools
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08hCurso IA aumentada: adicionando a dimensão de tempo ao problema de voos
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12hCurso TensorFlow: implementando um perceptron de múltiplas camadas (MLP)
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08hCurso Otimização: implementando a programação linear
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10hCurso Dash: construindo dashboards para modelos de Machine Learning
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08hCurso Otimização: aplicando programação não linear
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08hCurso Regressão: aprimorando os resultados com XGBoost
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08hCurso Regressão: construindo Árvores de Regressão
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08hCurso Regressão: realizando previsão de séries temporais com statsmodels
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10hCurso Regressão: prevendo séries temporais com Prophet
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08hCurso Data Science: transformando variáveis para uma Regressão Linear
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08hCurso Séries temporais: detectando anomalias e realizando previsões
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08hCurso Machine Learning: classificação com SKLearn
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08hCurso Clusterização: lidando com dados sem rótulo
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12hCurso NLP: regex e modelos de linguagem
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10hCurso NLP: aplicando processamento de linguagem natural para análise de sentimentos
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10hCurso NLP: buscando entidades em documentos
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08hCurso NLP: trabalhando com similaridade de sentenças
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08hCurso NLP: explorando LLM para aplicações de chatbot
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10hCurso Big Query ML: trabalhando com modelos de classificação
Por onde começar com Machine 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.
Líderes da Escola Machine Learning
Guilherme Silveira
Chief Education Officer na AluraDavid Neves
Tech lead da Escola de Dados na AluraRodrigo Dias
Cientista de Dados, Estatístico e DesenvolvedorNadia Oliveira
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