Aula 1 - Introdução ao Machine Learning

Lección 0 de 70%

Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.

Sobre esta lección

🌟 Bem-vindo à nossa primeira aula de Machine Learning! 🌟 Nesta aula inicial, vamos dar o primeiro passo no fascinante mundo do Machine Learning. Vamos explorar o que é essa área incrível da Inteligência Artificial e começar a entender os conceitos que vão te ajudar a construir modelos poderosos para resolver problemas reais. 📌 O que você vai aprender hoje: Introdução ao Machine Learning: Vamos entender o que é Machine Learning, como ele funciona e por que ele é tão importante em diversas áreas, como negócios, saúde, marketing, entre outras. Classificação Linear: Vamos descobrir como usar a classificação linear para separar dados em diferentes categorias, uma técnica fundamental para resolver problemas de classificação. Algoritmo de Perceptron: Você vai aprender sobre o Perceptron, um dos primeiros algoritmos de aprendizado de máquina. Veremos como ele funciona e como ele pode ser usado para criar modelos simples de classificação. Esta aula é o começo da nossa jornada no Machine Learning, e vamos te guiar por conceitos e práticas essenciais que você vai aplicar ao longo de todo o curso. Preparado para aprender e se aprofundar cada vez mais? Então, não esquece de dar aquele like e se inscrever no canal para não perder as próximas aulas! E também, para acompanhar as novidades e receber dicas exclusivas, segue a gente no Instagram: @data.icmc 🎙️ Novo na transmissão ou querendo melhorar? Confira o StreamYard e ganhe $10 de desconto! 😍 https://streamyard.com/pal/d/5952383053463552

Sobre este curso

Abordando desde conceitos básicos até técnicas avançadas. Aprenda regressão, classificação, redes neurais e mais, com aulas práticas em Python. Ideal para quem quer dominar inteligência artificial e ciência de dados!

Lección 0 de 7Nivel: principianteDuración total: 8h 9m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning