Aprenda a tecnologia que não para de crescer! Nesta trilha de aprendizado há 8 cursos, abaixo detalhados, que te garantem mais de 80h para conclusão.
Como seres humanos, somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, fica cada vez mais difícil elaborar em nossa cabeça um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.
Machine Learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.
Imagine, por exemplo, uma escola do ensino médio que consegue prever se estudantes estão correndo risco de desistir do curso, para poder trazer uma solução antes disso acontecer diminuindo a evasão escolar.
O aprendizado de máquina é utilizado para melhorar processos, produtos e serviços. Isso é possível porque aprendemos com os dados que coletamos.
Na prática, ao invés de implementarmos heurísticas simples, podemos treinar algoritmos, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo o resultado de nossos modelos.
Nos cursos desta Formação, veremos diversas maneiras de atacar problemas, sempre tentando resolver ou olhar nossos desafios de pontos de vista diferentes, encontrando a melhor ferramenta para cada solução.
Como profissional de Machine Learning, você pode entrar em um mercado que está crescendo cada vez mais e ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.
- Primeiros passos
Mergulhe de cabeça no mundo de Machine Learning!
Para começar, você irá conhecer diversos problemas do dia a dia que podem ser solucionados com a aprendizagem de máquina.
Aprenda como você pode ajudar a sua empresa ou seu negócio a crescer: por exemplo, classificando clientes em categorias que logo irão servir como indicador de produtos que podem ser oferecidos. Analise resultados e compare diferentes algoritmos de uma maneira válida e use o poder do machine learning para otimizar seus processos!
- Avançando na Classificação
Na primeira parte tivemos visão geral do poder do aprendizado de máquina, trabalhamos com algoritmos de classificação, regressão e clusterização.
Neste passo vamos explorar ainda mais a classificação, conhecer o que está por trás dos panos deste processo e aprender como reduzir a complexidade dos seus dados diminuindo a quantidade de informação através de técnicas de features selection e redução de dimensionalidade. - [ ] Avançando na Clusterização
- Avançando na Clusterização
Já vimos o poder da classificação, agora precisamos explorar outro tópico importante para o aprendizado de máquina, a clusterização.
Vamos mergulhar nos algoritmos de clusterização, discutindo os principais métodos e suas métricas de avaliação e aprendendo a extrair padrões dos dados.
- Validação e otimização
Você está avançando e agora chegou a hora de se aprofundar ainda mais em Machine Learning.
Nesta parte, aplicaremos técnicas de validação cruzada (cross validation) e utilizaremos a aleatoriedade a nosso favor. Vamos entender como e quando usar diversas estratégias de validação cruzada, como KFold, StratifiedKFold, ou GroupKFold.
E ainda vamos aprender como melhorar a eficiência dos nossos algoritmos com o GridSearchCV, e otimizar o tempo de busca com o RandomizedSearch!
Esse passo está repleto de desafios, então prepare seus equipamento porque o mergulho será cheio de desafios!