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Aprendizado de máquina supervisionado em Python

Atualizado 01/2025
Domine as técnicas mais populares de aprendizado de máquina supervisionado para começar a fazer previsões com dados rotulados.
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Descrição da trilha

Aprendizado de máquina supervisionado em Python

Domine os fundamentos do aprendizado de máquina supervisionado e descubra como fazer previsões usando dados rotulados. Junte-se à revolução do ML hoje mesmo! Se você é novo no aprendizado de máquina ou deseja se especializar em aprendizado de máquina supervisionado, este é o lugar ideal para começar. Você começará aprendendo e implementando os principais modelos de aprendizagem supervisionada, como K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Linear Regression, Support Vector Machines (SVMs) e modelos baseados em árvore com a popular biblioteca scikit-learn. Você também descobrirá como usar algoritmos de última geração, como o XGBoost, para aumentar com eficiência o desempenho da modelagem em conjuntos de dados tabulares. Para obter o máximo dos seus modelos, você aprenderá sobre diferentes técnicas de ajuste de hiperparâmetros e como decidir qual técnica usar para o seu caso de uso. Você concluirá o curso reunindo seu conhecimento desses diversos modelos para aprender sobre o aprendizado em conjunto, em que diferentes modelos são combinados para melhorar o desempenho e resolver problemas mais complexos. Ao terminar, você terá dominado os conceitos essenciais de aprendizado de máquina supervisionado e será capaz de aplicá-los em Python.

Pré-requisitos

Essa trilha não tem pré-requisitos

  • Course

    1

    Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

    Aprimore suas habilidades em aprendizado de máquina com scikit-learn e dados reais. Aprenda a fazer previsões poderosas em Python!

  • Project

    bônus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    6

    Extreme Gradient Boosting with XGBoost

    Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

  • Course

    8

    Ensemble Methods in Python

    Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Aprendizado de máquina supervisionado em Python
6 Cursos
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