MP4 - Algorithmic Introduction To Machine Learning

[joomlamz]

Publicado em 2/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 2,41 GB | Duração: 7h 36m

Uma Estrutura Conceitual

O que você aprenderá
Entenda o processo de pré-processamento de dados
Entenda o trabalho por trás de vários algoritmos de aprendizado de máquina
Use diferentes medidas de avaliação e decodifique a matriz de confusão
Use diferentes técnicas de aprendizado de máquina para projetar máquinas de IA e aplicativos envolventes para problemas do mundo real.

Requisitos
Conhecimento básico de estruturas de dados é necessário

Descrição
O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial (IA) que permite que os computadores "se autoaprendam" a partir de dados de treinamento e melhorem com o tempo, sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de detectar padrões nos dados e aprender com eles, a fim de fazer suas próprias previsões. Este curso é destinado a pessoas que desejam entender o funcionamento de algoritmos populares de aprendizado de máquina. Isso dá uma visão dos bastidores de quem as coisas estão funcionando. Começaremos examinando algumas técnicas de pré-processamento de dados e, em seguida, veremos algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Por fim, veremos o que é a avaliação cruzada e como ela é feita. Regressão, Regressão da Árvore de Decisão, Classificação da Árvore de Decisão, Classificação Naive Bayes, K Classificação do vizinho mais próximo] Avaliação do Modelo[Avaliação de Classificadores, Decidindo a Matriz de Confusão] Aprendizado Não Supervisionado[K Means Clustering, Hierarchical Clustering] Melhoria do Modelo[Validação Cruzada]Até o final de Neste curso, você terá uma compreensão completa de como esses algoritmos de aprendizado de máquina funcionam, o que, por sua vez, permitirá que você desenvolva melhores modelos de ML.

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Introdução ao Curso
Aula 2 Introdução ao aprendizado de máquina
Seção 2: Pré-processamento de dados
Aula 3 Lidando com valores ausentes
Aula 4 Codificação de Dados
Aula 5 Normalização de Dados
Seção 3: Aprendizagem Supervisionada
Aula 6 Regressão Linear - I
Aula 7 Regressão Linear - II
Aula 8 Regressão da Árvore de Decisão
Aula 9 Classificação da Árvore de Decisão
Aula 10 Classificação Naive Bayes
Aula 11 Classificação KNN
Avaliação do Modelo da Aula 12
Seção 4: Aprendizado não supervisionado
Aula 13 Introdução ao agrupamento
Aula 14 KMeans Clustering
Aula 15 Agrupamento Hierárquico
Seção 5: validação cruzada
Aula 16 Validação Cruzada
Iniciantes desejosos de entender como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina

Pagina inicial
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