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Este curso oferece uma imersão nos conceitos fundamentais de Machine Learning e Inteligência Artificial. Você vai desenvolver habilidades práticas em Python e entender a teoria por trás dos algoritmos. Vamos explorar desde a regressão linear até técnicas avançadas como Decision Trees e Naive Bayes. 🌟
Conteúdo do Curso:
Nosso curso está dividido em módulos que abrangem:
- Conceitos Básicos: Introdução a Machine Learning, viés e variância.
- Regressão Linear: Teoria, prática em Python, e solução de exercícios.
- Pre-processamento: Adequação de dados, tratamento de dados faltantes e seleção de recursos.
- Modelos de Regressão: Ridge, Lasso e Elastic Net com aplicações práticas.
- Validação Cruzada: Kfold e ajuste fino de parâmetros.
- Regressão Logística: Teoria e prática com ajuste de parâmetros.
- Métricas de Desempenho: Confusion Matrix e ROC/AUC.
- KNN e Naive Bayes: Conceitos, aplicação prática e solução de exercícios.
- Decision Trees: Teoria, prática e ajustes.
- Feature Selection: Técnicas para otimizar seu modelo.
Por que escolher nosso curso? 🎓
Com exercícios práticos, você vai aplicar o que aprendeu em situações reais, aumentando sua confiança e competência em Machine Learning. Além disso, oferecemos suporte durante todo o processo de aprendizagem!
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