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Programa do Curso
- Introdução ao aprendizado de máquina de ML como parte da inteligência artificial Tipos de algoritmos de ML Desafios e uso potencial de ML Overfitting e compensação de viés-variância em ML Técnicas de aprendizado de máquina O fluxo de trabalho de aprendizado de máquina Aprendizagem supervisionada - Classificação, Regressão Aprendizagem não supervisionada - Clustering, Detecção de anomalias Aprendizagem semissupervisionada e Reinforcement Learning Consideração em aprendizado de máquina Pré-processamento de dados Preparação e transformação de dados Engenharia de recursos Dimensionamento de recursos Redução de dimensionalidade e seleção de variáveis Visualização de dados Análise exploratória Estudos de caso Engenharia avançada de recursos e impacto nos resultados em regressão linear para previsão Análise de séries temporais e Previsão de volume mensal de vendas - métodos básicos, ajuste sazonal, regressão, suavização exponencial, ARIMA, redes neurais Análise de cesta de compras e mineração de regras de associação Análise de segmentação usando clustering e mapas auto-organizados Classificação de quais clientes provavelmente entrarão em default usando regressão logística, decisão árvores, xgboost, svm
Requisitos
Conhecimento e sensibilização para os Machine Learning fundamentos
14 horas