Machine Learning na Prática
Programa do curso
Construa uma base sólida nos fundamentos de Machine Learning e entenda por que eles são essenciais para criar modelos confiáveis. Esta aula introdutória estabelece o arcabouço de tudo o que você vai aprender no curso, conectando teoria, dados e prática para resolver problemas reais com IA.
Entenda os fundamentos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, como os modelos aprendem a partir de dados e como estruturar um pipeline de ML do início ao fim.
- Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
- Como dividir dados em treino, validação e teste
- Métricas de avaliação e como evitar overfitting
Domine os principais algoritmos de classificação e regressão: regressão logística, árvores de decisão, random forests e gradient boosting. Você vai treinar e comparar modelos em problemas reais com scikit-learn.
- Regressão linear e logística na prática
- Árvores de decisão, random forests e boosting
- Quando usar cada algoritmo: vantagens e limitações
Aprenda a coletar, limpar e transformar dados em features de alta qualidade. Dados bem preparados são a base de qualquer modelo de ML confiável.
- Limpeza, normalização e tratamento de dados faltantes
- Feature engineering e seleção de variáveis
- Pipelines de pré-processamento com scikit-learn
Domine o ciclo de treinar, avaliar e otimizar modelos: interprete métricas, ajuste hiperparâmetros com validação cruzada e garanta que seus modelos generalizem bem para dados reais.
Descubra padrões escondidos nos dados com clustering e redução de dimensionalidade. Aprenda K-means, agrupamento hierárquico e PCA para segmentação e análise exploratória.
Aprenda a medir o desempenho real dos seus modelos com validação cruzada, matriz de confusão e métricas como precisão, recall e F1, evitando overfitting e vazamento de dados.
- Validação cruzada e curvas de aprendizado
- Métricas de classificação e regressão na prática
- Ajuste de hiperparâmetros com grid e random search
Coloque tudo em prática em um projeto final completo: prepare os dados, treine e avalie um modelo, empacote e exponha via API. Você sai com um projeto de portfólio pronto para o mundo real e feedback personalizado dos instrutores.
O que este curso inclui
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Perguntas frequentes
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Cada curso é criado por especialistas da indústria e atualizado regularmente para garantir que você aprenda habilidades relevantes e práticas, alinhadas às demandas atuais do mercado.
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Oferecemos os dois formatos flexíveis para atender você:
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