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