MP4 - Supervised Machine Learning Principles And Practices-Python

[joomlamz]

Publicado em 2/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 4,65 GB | Duração: 3h 51m

Algoritmos e Exemplos Práticos em Python

O que você aprenderá
Entenda a matemática por trás do Machine Learning
Modelos de aprendizado de máquina supervisionados, como árvore de decisão, máquina de vetores de suporte, k-vizinho mais próximo, regressão linear, etc.
Código Python para modelos de aprendizado supervisionado
Criar um modelo de ML e resolver para um determinado conjunto de dados.

Requisitos
Matemática básica, fundamentos de programação

Descrição
Neste curso, apresentamos o conceito de aprendizado de máquina e a classificação de diferentes métodos de aprendizado, como aprendizado supervisionado e não supervisionado. Também apresentamos o aprendizado por reforço. Oferecemos técnicas populares e as implementamos em Python. Começamos com o método da Árvore de Decisão. Apresentamos isso simplesmente com todas as ferramentas matemáticas necessárias, como a entropia. Nós os implementamos em Python e explicamos como a precisão pode ser melhorada. Oferecemos o problema de classificação com um cenário adequado da vida real. A regressão linear é ensinada usando exemplos simples da vida real. Apresentamos a estimativa de erro L2 e explicamos como podemos minimizar o erro usando otimização de gradiente. Isso é implementado usando a biblioteca Python. Também oferecemos o método de Regressão Logística com exemplo e implementação em Python. A abordagem do bairro mais próximo é explicada com exemplos e implementada em Python. As Support Vector Machines (SVM) são um modelo popular de aprendizado supervisionado que você pode usar para classificação ou regressão. Essa abordagem funciona bem com espaços de alta dimensão (muitas feições no vetor de feições) e pode ser usada com pequenos conjuntos de dados de forma eficaz. Quando treinado em um conjunto de dados, o algoritmo pode facilmente classificar novas observações de forma eficiente. Também apresentamos mais alguns métodos. O modelo bayesiano de classificação é usado para grandes conjuntos de dados finitos. É um método de atribuição de rótulos de classe usando um grafo acíclico direto. O grafo compreende um nó pai e vários nós filhos. E cada nó filho é considerado independente e separado do pai. Como o modelo de aprendizado supervisionado em ML ajuda a construir os classificadores de maneira simples e direta, ele funciona muito bem com conjuntos de dados muito pequenos. Este modelo baseia-se em suposições de dados comuns, como cada atributo é independente. Ainda com tal simplificação, este algoritmo pode ser facilmente implementado em problemas complexos.

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Aprendizagem por Observação
Aula 2 Agentes de Aprendizagem
Seção 2: Formas de Aprendizagem
Aula 3 Formas de Aprendizagem - Aprendizagem Indutiva
Seção 3: Métodos de Aprendizagem Indutivos
Aula 4 Aprendizagem Supervisionada
Aula 5 Aprendizagem Não Supervisionada
Aula 6 Aprendizagem por Reforço
Seção 4: Modelo de Árvore de Decisão
Aula 7 Introdução às Árvores de Decisão
Aula 8 Algoritmo de Construção de Árvore de Decisão
Aula 9 Construtos Matemáticos para Árvore de Decisão - Entropia, Resto e Ganho de Informação
Aula 10 Código da Árvore de Decisão usando sklearn - Explicação da sintaxe
Aula 11 Árvore de Decisão - Python Lab
Aula 12 Árvore de Decisão Testando o Model Python Lab
Seção 5: Regressão Linear
Aula 13 Regressão Linear - Descida Gradiente - Conceito e Algoritmo
Aula 14 Regressão Linear - Descida Gradiente - Multivariada
Aula 15 Escrevendo código Python usando Skilearn
Aula 16 Regressão Linear - Python com Skilearn Demonstração Prática
Estudantes de bacharelado e mestrado, programadores de aprendizado de máquina

Pagina inicial
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