? Ideal para quem quer entrar no mundo da inovação. Você vai aprender sobre os tipos de aprendizagem, a regressão logística, a linguagem natural, algoritmos, árvores de decisão, e muito mais. Sobre a carga horária: O curso possui 80 horas de carga horária. Porém, se for concluído antes de 5 dias, passa a ter 10 horas de carga horária. Conforme nosso contrato e termos de uso.
Habilidades aprendidas
1 - Machine Learning no mundo
2 - O que é aprendizagem?
3 - Processo de aprendizagem
4 - Aprendizagem supervisionada
5 - Aprendizagem não supervisionada
6 - Aprendizagem por reforço
7 - Aprendizagem de classificação
8 - Aprendizagem de regressão
9 - Aprendizagem de clusterização
10 - Como selecionar o algoritmo?
11 - O que é um modelo preditivo?
12 - Principais métodos de aprendizagem
13 - O que é regressão logística?
14 - Como funciona a regressão logística?
15 - Regressão logística com o RStudio
16 - Conhecendo o algoritmo KNN
17 - Como funciona o KNN?
18 - Construindo o modelo do KNN em RStudio
19 - Conhecendo o Naives Bayes
20 - Naives Bayes e seu funcionamento
21 - Aplicando o Naives Bayes no RStudio
22 - Algoritmo da árvore de decisão
23 - Funcionamento da árvore de decisão
24 - Construindo árvore de decisão no RStudio
25 - Conhecendo o Random Forest
26 - Funcionamento do Random Forest
27 - Random Forest na linguagem R
28 - Conhecendo o algoritmo SVM
29 - Como funciona o algoritmo SVM?
30 - Construindo o modelo SVM com R
31 - Conhecendo a linguagem natural
32 - Como funciona a linguagem natural?
33 - Modelo de linguagem natural
34 - Conhecendo redes neurais
35 - Entendendo as redes neurais
36 - Aplicando redes neurais com R
37 - O que é Deep Learning?
38 - Como funciona o Deep Learning?
39 - Construindo o modelo Deep Learning
DOUGLAS MENDES MARIANO
Douglas Mendes Mariano é especialista em Ciências de Dados e Redes de Computadores, bem como tecnólogo em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Além disso, Douglas carrega em sua bagagem profissional a experiência de ser coordenador e docente na área de Informática.
Dúvidas frequentes
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