Fundamentos de Machine Learning

Formação elegível Cheque-Formação + Digital | -15% Early Bird

Curso prático de Fundamentos de Machine Learning. Prepare dados, treine modelos supervisionados e não supervisionados, avalie métricas essenciais e crie pipelines completos de ML com ferramentas como DataRobot, Teachable Machine e Orange. 

O que vai aprender neste curso:

• Compreender o que é Machine Learning e as diferenças em relação a IA e Data Science.
• Identificar tipos de aprendizagem: supervisionada, não supervisionada e por reforço.
• Aplicar o ciclo CRISP-DM e trabalhar com dados estruturados e não estruturados.
• Preparar dados: recolha, limpeza, tratamento de outliers, valores omissos e normalização.
• Dividir dados em treino, validação e teste, incluindo técnicas como K-fold e estratified split.
• Treinar modelos de regressão e classificação como regressão linear, SVM, árvores de decisão, CART, k-NN e Naïve Bayes.
• Utilizar modelos de clustering como k-means e hierárquico e técnicas de redução de dimensionalidade como PCA.
• Avaliar modelos com métricas como accuracy, precision, recall, F1-score, AUC, MAE e MSE.
• Afinar modelos com regularização e tuning de hiperparâmetros.
• Acompanhar um pipeline completo de Machine Learning, desde os requisitos até à análise dos resultados, e aplicar estes passos num projeto final.

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