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Fundamentos de machine learning Em Python
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Fundamentos de machine learning Em Python
Desbloqueie o poder do machine learning com Python
Neste programa abrangente, você mergulhará no empolgante mundo do machine learning com Python. Você começará dominando os fundamentos do aprendizado supervisionado usando a popular biblioteca scikit-learn. Trabalhe com conjuntos de dados do mundo real para criar modelos preditivos avançados e ganhe experiência prática na resolução de problemas de classificação e regressão.Explore as técnicas de aprendizado não supervisionado
Expanda suas habilidades aprendendo a descobrir padrões e estruturas ocultas em dados não rotulados. Usando as bibliotecas scikit-learn e scipy do Python, você aprenderá:- Agrupar pontos de dados em grupos distintos
- Reduzir a dimensionalidade para visualizar conjuntos de dados de alta dimensão
- Extrair insights significativos de dados complexos
- Aplicar o aprendizado não supervisionado para resolver desafios do mundo real
Mergulhe na aprendizagem profunda com o PyTorch
Descubra o poder das redes neurais e da aprendizagem profunda à medida que você aprende a criar e treinar modelos usando o PyTorch, uma estrutura de aprendizagem profunda de ponta. Por meio de exercícios interativos, você construirá sua primeira rede neural do zero, enquanto domina os principais conceitos, como retropropagação e descida de gradiente. Você também explorará técnicas para otimizar o desempenho do modelo ajustando hiperparâmetros e aplicando a aprendizagem profunda a tarefas como classificação de imagens e análise de sentimentos.Explore os fundamentos do aprendizado por reforço
Complete sua jornada de machine learning explorando o fascinante campo do aprendizado por reforço. Usando a biblioteca Gymnasium do Python, você aprenderá como os agentes inteligentes podem aprender comportamentos ideais por meio de tentativa e erro. Obtenha experiência prática:- Formulação de problemas de aprendizado por reforço
- Implementação de algoritmos clássicos, como Q-learning e gradientes de política
- Treinamento de agentes para resolver ambientes complexos
- Aplicação do aprendizado por reforço a cenários do mundo real, como jogos e robótica
Por que machine learning com Python?
O Python se tornou a linguagem de referência para machine learning devido à sua simplicidade, versatilidade e amplo ecossistema de bibliotecas poderosas. Ao aprender machine learning com Python, você estará equipado com as ferramentas e as habilidades necessárias para lidar com diversos problemas em todos os setores, desde saúde e finanças até marketing e sistemas autônomos.Inicie sua carreira em machine learning
Se você deseja se tornar um engenheiro de machine learning, cientista de dados ou pesquisador de IA, este programa é o ponto de partida perfeito. Ao concluir os cursos e projetos, você terá uma base sólida em machine learning e um portfólio de exemplos práticos para demonstrar suas habilidades. Dê o primeiro passo em direção a uma carreira empolgante e gratificante nesse campo em rápido crescimento.Pré-requisitos
Essa trilha não tem pré-requisitosCourse
Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina com scikit-learn e dados reais. Aprenda a fazer previsões poderosas em Python!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Aprenda a agrupar, transformar, visualizar e extrair insights de dados não rotulados com scikit-learn e SciPy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Crie sua primeira rede neural no PyTorch, ajuste hiperparâmetros e trabalhe com tarefas de classificação e regressão.
Course
Comece sua jornada no aprendizado por reforço! Aprenda como os agentes podem aprender a resolver ambientes por meio de interações.
Project
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Skill Assessment
concluída
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