Curso online gratuitoIntrodução à Machine Learning

Conteúdo do Curso

• Aula em vídeo: Introdução a Machine Learning - 01 Conceitos básicos

  0h35m

• Exercício: _Qual é a diferença entre um cientista de dados e um analista de dados?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 02 Regressão Linear, Polinomial, Múltipla e generalização

  0h18m

• Exercício: _Qual é a técnica utilizada para encontrar o melhor modelo em regressão linear polinomial múltipla?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 03 KNN

  0h10m

• Exercício: _O que é o método KNN utilizado para regressão?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 04 Validação Cruzada

  0h36m

• Exercício: _Qual é a melhor forma de escolher o grau do polinômio para ajustar a função aos dados?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 05 Tratamento e Visualização de Dados

  0h26m

• Exercício: _Qual é a função do box plot na análise de dados?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 06 Regularização Ridge/L2, LASSO/L1 e Elastic Net

  0h21m

• Exercício: _Qual é a função da regularização em modelos de Machine Learning?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 07 Regressão Logística

  0h35m

• Exercício: _O que é a regressão logística?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 08 Curva ROC e AUC

  0h24m

• Exercício: _O que é a curva ROC?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 09 Support Vector Machine (SVM)

  0h35m

• Exercício: _Qual é o objetivo do método de máquinas vetores-suporte?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 10 Naive Bayes

  0h18m

• Exercício: _Qual é a ideia do Teorema de Bayes?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 11 Árvore de Decisão

  0h32m

• Exercício: _O que é uma árvore de decisão?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 12 Floresta Aleatória

  0h16m

• Exercício: _Qual é a ideia por trás da floresta aleatória?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 13 Otimização de hiperparâmetros (grid search)

  0h16m

• Exercício: _O que são hiperparâmetros em Machine Learning?

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 14 Redes Neurais (Multilayer Perceptron)

  0h49m

• Aula em vídeo: Introdução à Machine Learning - 15 Gradiente estocástico e mini batch

  0h30m

• Exercício: _O que é o Gradiente Estocástico?

• Aula em vídeo: Intro a ML em Julia 1 - StatsModels.jl e GLM.jl

  0h47m

• Exercício: _Qual é a maneira mais simples de instalar o Júlia Lang?

• Aula em vídeo: Intro a ML em Julia 2 - MLJ.jl - Parte 1

  0h16m

• Exercício: _Qual é o objetivo da utilização do MLJ em Machine Learning?

• Aula em vídeo: Intro a ML em Julia 3 - MLJ.jl - Parte 2

  0h15m

• Exercício: _O que é One hot encoding e como é utilizado no pacote padrão?

• Aula em vídeo: Intro a ML em Julia 4 - MLJ.jl - Parte 3

  0h17m

• Exercício: _Qual é a maneira ideal de encontrar modelos para Machine Learning?

• Aula em vídeo: Intro a ML em Julia 5 - MLJ.jl - Parte 4

  0h27m

• Exercício: _Qual é a função que retorna a probabilidade de uma determinada seleção na regressão logística?