Fundamentos de Machine Learning

Early Bird -15% até 17 de outubro | 100% Gratuita com Cheque-Formação + Digital

O curso Fundamentos de Machine Learning oferece uma introdução prática aos principais conceitos e técnicas de Machine Learning (ML). Durante as 16 horas de formação, os participantes aprenderão a aplicar modelos supervisionados e não supervisionados em problemas reais, utilizando ferramentas como Python, Google Colab Notebook e bibliotecas como Scikit-learn. Este curso destina-se a quem deseja compreender os fundamentos do ML, independentemente de uma formação profunda em matemática ou programação.

O que vai aprender neste curso

• Compreender os fundamentos de Machine Learning e as diferenças em relação a IA e Data Science.
• Entender os tipos de aprendizagem: supervisionada, não supervisionada e por reforço.
• Trabalhar com dados estruturados e não estruturados e aplicar o ciclo CRISP-DM no processo de ML.
• Aprender sobre overfitting, underfitting e o trade-off de Bias & Variance.
• Aplicar modelos de regressão (linear, SVM, CART) e modelos de classificação (árvores de decisão, k-NN, Naïve Bayes).
• Utilizar modelos de clustering (k-means, hierárquico) e técnicas de redução de dimensionalidade (PCA).
• Avaliar e refinar modelos com técnicas de regularização e hyperparameter tuning.
• Criar pipelines de Machine Learning, monitorando e avaliando o desempenho dos modelos.
• Aplicar ML em projetos reais, do pré-processamento à análise de resultados.

Sabe mais: https://scopphu.com/cursos/fundamentos-de-machine-learning