Aprendizado de máquina supervisionado em Python

Atualizado 03/2026

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
3
Classificadores Lineares em Python
Neste curso, você aprenderá os detalhes dos classificadores lineares, como regressão logística e SVM.
Course
4
Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python
Neste curso, você aprenderá a usar modelos baseados em árvores e conjuntos para regressão e classificação usando o scikit-learn.
Project
bônus
Predicting Movie Rental Durations
Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.
Course
6
Extreme Gradient Boosting com XGBoost
Aprenda os fundamentos do gradient boosting e crie modelos de ML de ponta com XGBoost para classificação e regressão.
Course
7
Ajuste de Hiperparâmetros em Python
Aprenda técnicas para ajuste automatizado de hiperparâmetros em Python, incluindo Grid, Random e Informed Search.
Course
8
Métodos de Ensemble em Python
Aprenda a criar modelos avançados de aprendizado de máquina em Python com técnicas como bagging, boosting e stacking.

Aprendizado de máquina supervisionado em Python

6 Cursos

Trilha
concluída

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Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

Predictive Modeling for Agriculture

Classificadores Lineares em Python

Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python

Predicting Movie Rental Durations

Extreme Gradient Boosting com XGBoost

Ajuste de Hiperparâmetros em Python

Métodos de Ensemble em Python

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