Desenvolver habilidades analíticas e explorar os algoritmos de Machine Learning, utilizando a linguagem de programação Python.
- INTRODUÇÃO AO MACHINE LEARNING Aula | 07h
1.1. Introdução à Machine Learning
1.2. Introdução a Regressão
1.3. Introdução à Classificação
- MODELOS Aula | 07h
2.1. Knn
2.2. Decision Trees
- CLUSTERIZAÇÃO Aula | 07h
3.1. Introdução à Clusterização
3.2. K-means
- OVERFITTING E UNDERFITTING Aula | 07h
4.1. Overfitting e Underfitting
4.2. Tradeoff viés/variância
- TÓPICOS AVANÇADOS Aula | 08h
5.1. Introdução às Redes Neurais Artificiais
5.2. Introdução ao Tensor Flow
5.3. Introdução ao Processamento da Linguagem Natural
- TÓPICOS AVANÇADOS Aula | 10h 6.1. SVM (Support Vector Machines)
6.2. Avaliação de Modelos de Classificação e Regressão
6.3. Random Forest e Gradient Boosted Decision Trees
6.4. PCA (Principal Component Analysis)