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Formação Machine Learning

Aprenda a tecnologia que não para de crescer!

Esta formação faz parte dos nossos cursos de Data Science
80h

Para conclusão

8
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Machine Learning

Como seres humanos, somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, fica cada vez mais difícil elaborar em nossa cabeça um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.

  • O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.

Imagine, por exemplo, uma escola do ensino médio que consegue prever se estudantes estão correndo risco de desistir do curso, para poder trazer uma solução antes disso acontecer diminuindo a evasão escolar.

  • Por que utilizar Machine Learning?

O aprendizado de máquina é utilizado para melhorar processos, produtos e serviços. Isso é possível porque aprendemos com os dados que coletamos.

Na prática, ao invés de implementarmos heurísticas simples, podemos treinar algoritmos, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo o resultado de nossos modelos.

Nos cursos desta Formação, veremos diversas maneiras de atacar problemas, sempre tentando resolver ou olhar nossos desafios de pontos de vista diferentes, encontrando a melhor ferramenta para cada solução.

  • O que faz o(a) profissional de Machine Learning?

Como profissional de Machine Learning, você pode entrar em um mercado que está crescendo cada vez mais e ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.

Que tal mergulhar de cabeça nesta área, vamos lá!

Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

Comece essa formação agora mesmo e capacite-se para seu próximo projeto!

Conheça os planos

Professores especializados Data Science

Com quem você vai aprender

  • Guilherme Silveira

    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

  • Guilherme Silveira

    Guilherme co-fundou a Caelum, a Alura e o GUJ. Com mais de 15 anos de experiência no ensino de programação e habilidades digitais, coordena as equipes de produção de cursos na Alura. É tecnólogo com viés matemático e medalhista de ouro em competições nacionais de computação, representando o Brasil nos mundiais. Participante ativo da comunidade open source e de educação em tecnologia, autor de 7 livros da área.

  • Thiago G Santos

    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.

  • Thiago G Santos

    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.

  • Gabriel Gomes

    Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá – UNIFEI, com ênfase em instrumentação e processamento de sinais. Atualmente está cursando Doutorado na EESC-USP na área de sistemas inteligentes e atuando também como para o setor elétrico brasileiro.

  • Gabriel Gomes

    Gabriel é Engenheiro R&D e possui graduação em Engenharia Eletrônica com Honra ao Mérito e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá – UNIFEI, com ênfase em instrumentação e processamento de sinais. Atualmente está cursando Doutorado na EESC-USP na área de sistemas inteligentes e atuando também como para o setor elétrico brasileiro.

  • Thainá Mariani

    Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.

  • Thainá Mariani

    Thainá é engenheira de software, instrutora e doutora em ciência da computação. Gosta de ajudar os profissionais a tornar as atividades diárias mais automatizadas e compreensíveis. Estudou a aplicação de IA na engenharia de software e foi assistente de pesquisa na Universidade de Michigan durante um intercâmbio no doutorado. Lecionou para a graduação tecnologias web, como spring e angular. Adora e sabe java e python.

Passo a passo

  1. 1 Primeiros passos

    Mergulhe de cabeça no mundo de Machine Learning!

    Para começar, você irá conhecer diversos problemas do dia a dia que podem ser solucionados com a aprendizagem de máquina.

    Aprenda como você pode ajudar a sua empresa ou seu negócio a crescer: por exemplo, classificando clientes em categorias que logo irão servir como indicador de produtos que podem ser oferecidos. Analise resultados e compare diferentes algoritmos de uma maneira válida e use o poder do machine learning para otimizar seus processos!

  2. 2 Avançando na Classificação

    Na primeira parte tivemos visão geral do poder do aprendizado de máquina, trabalhamos com algoritmos de classificação, regressão e clusterização.

    Neste passo vamos explorar ainda mais a classificação, conhecer o que está por trás dos panos deste processo e aprender como reduzir a complexidade dos seus dados diminuindo a quantidade de informação através de técnicas de features selection e redução de dimensionalidade.

  3. 3 Avançando na Clusterização

    Já vimos o poder da classificação, agora precisamos explorar outro tópico importante para o aprendizado de máquina, a clusterização.

    Vamos mergulhar nos algoritmos de clusterização, discutindo os principais métodos e suas métricas de avaliação e aprendendo a extrair padrões dos dados.

    • Artigo Conhecendo os tipos de aprendizado de máquina | Alura Cursos Online

    • Curso Clustering Básico: k-means, DBSCAN e mean shift

      06h
    • Faça esse curso e:
      • Conheça o básico sobre análise exploratória
      • Crie visualização de dados utilizando a biblioteca plotly
      • Utilize o método K-means, DBSCAN e Mean shift para agrupar dados sem classificação
      • Aprenda a agrupar vinhos
      • Avalie a qualidade de uma clusterização através da utilização do coeficiente de silhueta
      • Parametrize métodos de clusterização através do máximo coeficiente de silhueta
    • Curso Clustering: extraindo padrões de dados

      09h
    • Faça esse curso e:
      • Descubra como validar e interpretar resultados com dados sem rótulos;
      • Aprenda técnicas que irão te ajudar a interpretar informações de clusters;
      • Extraia informações sobre o comportamento de clientes utilizando dados de uma empresa de cartão de crédito;
      • Utilize o scikit-learn para gerar clusters e calcular diferentes métricas de validação;
      • Entenda a matemática por trás das métricas de validação: silhouette, davies bouldin e calinski harabasz.
  4. 4 Validação e otimização

    Você está avançando e agora chegou a hora de se aprofundar ainda mais em Machine Learning.

    Nesta parte, aplicaremos técnicas de validação cruzada (cross validation) e utilizaremos a aleatoriedade a nosso favor. Vamos entender como e quando usar diversas estratégias de validação cruzada, como KFold, StratifiedKFold, ou GroupKFold.

    E ainda vamos aprender como melhorar a eficiência dos nossos algoritmos com o GridSearchCV, e otimizar o tempo de busca com o RandomizedSearch!

    Esse passo está repleto de desafios, então prepare seus equipamento porque o mergulho será cheio de desafios!

    • Curso Machine Learning: Validação de modelos

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Entenda os perigos do hold out
      • Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
      • Utilize a aleatoriedade a seu favor
      • Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
      • KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
      • Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
      • Utilize um pipeline para treino e validação
    • Curso Machine Learning parte 1: Otimização de modelos através de hiperparâmetros

      09h
    • Faça esse curso e:
      • Entenda o que são hiperparâmetros e os espaços de parâmetros
      • Explore espaços de forma determinística
      • Otimize seus modelos
      • Evite o overfit
      • Implemente a exploração por trás dos panos
      • Aprenda a utilizar a explorar com o GridSearchCV
      • Nested cross validation
    • Curso Machine Learning parte 2: Otimização com exploração aleatória

      08h
    • Faça esse curso e:
      • Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
      • Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
      • Compare uma exploração exaustiva com aleatória
      • Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável

nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Pena que esse curso é mais antigo e não usa o colab. Muito bom mesmo

Machine Learning: Classificação por trás dos panos

Andre Arruda

Muito facil acompanhar a idea que queria ser passada através da prática

Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn

Renato Santos Mascarenhas

O curso é ótimo! Porém, gostaria de ver mais material teórico dentro dos vídeos. Assim, o conteúdo ficaria mais aprofundado, e o entendimento das funcionalidades utilizadas nos cursos seria mais fácil.

Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Ricardo Alves

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