Cursos de treinamento ao vivo em Machine Learning (ML), conduzidos por instrutores, realizados online ou no local, demonstram, por meio de prática hands-on, como aplicar técnicas e ferramentas de machine learning para resolver problemas do mundo real em diversos setores. Os cursos de ML da NobleProg abrangem diferentes linguagens de programação e frameworks, incluindo Python, R e Matlab. Os cursos de Machine Learning são oferecidos para diversas aplicações industriais, como Finanças, Bancos e Seguros, cobrindo desde os fundamentos do ML até abordagens mais avançadas, como Deep Learning.
O treinamento em Machine Learning está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo no local". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento ao vivo remoto") é conduzido por meio de um desktop remoto interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Portugal ou nos centros corporativos de treinamento da NobleProg em Portugal.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam entender o conceito de modelos pré-treinados e aprender como aplicá-los para resolver problemas do mundo real sem construir modelos do zero.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender o conceito e os benefícios dos modelos pré-treinados.
Explore várias arquiteturas de modelo pré-treinadas e seus casos de uso.
Ajuste fino de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Implementar modelos pré-treinados em projetos simples de aprendizado de máquina.
Esta formação presencial ou online em Portugal é direcionada para desenvolvedores de IA intermediários, engenheiros de aprendizado de máquina e arquitetos de sistemas que desejam otimizar modelos de IA para implantação no edge.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios e requisitos da implantação de modelos de IA em dispositivos edge.
Aplicar técnicas de compressão de modelo para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos de IA.
Utilizar métodos de quantização para melhorar a eficiência do modelo no hardware edge.
Implementar técnicas como poda e outras otimizações para melhorar o desempenho do modelo.
Implantar modelos de IA otimizados em diferentes dispositivos edge.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial) em Portugal, é direcionado a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e entusiastas da tecnologia que desejam adquirir habilidades práticas para implantar modelos de IA em dispositivos de borda para diversas aplicações.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da IA na Borda e seus benefícios.
Configurar e configurar o ambiente de computação em borda.
Desenvolver, treinar e otimizar modelos de IA para implantação em borda.
Implementar soluções práticas de IA em dispositivos de borda.
Avaliar e melhorar o desempenho dos modelos implantados na borda.
Abordar considerações éticas e de segurança nas aplicações de IA na Borda.
TinyML é a prática de implantar modelos de aprendizado de máquina otimizados em dispositivos de borda com recursos limitados.
Este treinamento, ministrado por instrutor (online ou presencial), é destinado a profissionais técnicos avançados que desejam projetar, otimizar e implantar pipelines TinyML completos.
Ao final deste treinamento, os participantes aprenderão como:
Coletar, preparar e gerenciar conjuntos de dados para aplicações TinyML.
Treinar e otimizar modelos para microcontroladores de baixa potência.
Converter modelos em formatos leves adequados para dispositivos de borda.
Implantar, testar e monitorar aplicações TinyML em ambientes de hardware reais.
Formato do Curso
Palestras orientadas por instrutor e discussão técnica.
Laboratórios práticos e experimentação iterativa.
Implantação prática em plataformas baseadas em microcontroladores.
Opções de Personalização do Curso
Para personalizar o treinamento com ferramentas específicas, placas de hardware ou fluxos internos, entre em contato conosco para agendar.
Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor, em Portugal (online ou presencial), é destinada a profissionais avançados que desejam dominar as tecnologias por trás dos sistemas autônomos.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Projetar e implementar modelos de IA para tomada de decisões autônomas.
Desenvolver algoritmos de controle para navegação autônoma e evitação de obstáculos.
Garantir segurança e confiabilidade em sistemas autônomos impulsionados por IA.
Integrar sistemas autônomos com frameworks existentes de robótica e IA.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais de nível avançado que desejam aprimorar seu conhecimento sobre modelos de aprendizado de máquina, melhorar suas habilidades em ajuste de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando o Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste de hiperparâmetros.
Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando o Google Colab.
Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de grande escala no Google Colab.
Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a profissionais intermediários que desejam aplicar técnicas de IA para otimizar o gerenciamento de produtividade na fabricação de semicondutores.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Analisar dados de produção para identificar fatores que afetam as taxas de produtividade.
Implementar algoritmos de IA para aprimorar os processos de gerenciamento de produtividade.
Otimizar parâmetros de produção para reduzir defeitos e melhorar as taxas de produtividade.
Integrar o gerenciamento de produtividade impulsionado por IA em fluxos de trabalho existentes de produção.
Este treinamento ao vivo, liderado por um instrutor, em Portugal (online ou presencial) é direcionado a profissionais de nível intermediário em IA e dados que desejam compreender e implementar técnicas de aprendizado federado para machine learning com preservação da privacidade e soluções colaborativas de IA em fontes de dados distribuídas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais e as vantagens do aprendizado federado.
Implementar estratégias de treinamento distribuído para modelos de IA.
Aplicar técnicas de aprendizado federado para colaborações seguras em dados sensíveis.
Explorar estudos de caso e exemplos práticos de aprendizado federado na área de saúde e finanças.
Esta formação ao vivo e liderada por um instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinada a profissionais intermediários de negócios e IA que desejam aplicar aprendizado de máquina em negócios, previsões e sistemas impulsionados por IA utilizando estudos de caso reais e ferramentas baseadas em Python.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender como o aprendizado de máquina se encaixa na IA e na estratégia empresarial.
Aplicar técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado a problemas empresariais estruturados.
Pré-processar e transformar dados para modelagem.
Utilizar redes neurais para tarefas de classificação e previsão.
Realizar previsões de vendas utilizando métodos estatísticos e baseados em aprendizado de máquina.
Implementar agrupamento e mineração de regras de associação para segmentação de clientes e descoberta de padrões.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais avançados que desejam aplicar técnicas de IA de ponta à automação do design de semicondutores, melhorando eficiência, precisão e inovação no design e verificação de chips.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Aplicar técnicas avançadas de IA para otimizar processos de design de semicondutores.
Integrar modelos de aprendizado de máquina em ferramentas EDA para uma verificação de design melhorada.
Desenvolver soluções impulsionadas por IA para desafios complexos na fabricação de chips.
Utilizar redes neurais para melhorar a precisão e velocidade da automação do design.
Esta formação ao vivo, conduzida por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de IA para otimizar processos de fabricação de semicondutores.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender metodologias de IA para otimização de processos em fabricação de chips.
Implementar modelos de IA para melhorar a produtividade e reduzir defeitos.
Analisar dados dos processos para identificar parâmetros-chave para otimização.
Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para ajustar finamente os processos de fabricação de semicondutores.
Este treinamento presencial, liderado por instrutores em Portugal (online ou no local) é voltado para participantes de nível intermediário que desejam automatizar e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, incluindo o treinamento, a validação e a implantação de modelos usando Apache Airflow.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o Apache Airflow para orquestração de fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
Automatizar tarefas de pré-processamento de dados, treinamento e validação de modelos.
Integrar o Airflow com frameworks e ferramentas de aprendizado de máquina.
Implantar modelos de aprendizado de máquina usando pipelines automatizados.
Monitorar e otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina em produção.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Portugal é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de machine learning de forma eficiente usando o ambiente do Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar e navegar no Google Colab para projetos de machine learning.
Compreender e aplicar diversos algoritmos de machine learning.
Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Otimizar e avaliar modelos de machine learning eficazmente.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais iniciantes que desejam entender e aplicar tecnologias de IA na indústria de fabricação de semicondutores.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios básicos da IA e como eles se aplicam à fabricação de semicondutores.
Identificar áreas na fabricação de semicondutores onde a IA pode ser implementada efetivamente.
Utilizar ferramentas e técnicas de IA para melhorar a eficiência produtiva e o controle de qualidade.
Implementar modelos básicos de IA para otimizar os processos de fabricação.
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltado para cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar modelos de aprendizado de máquina do ML.NET para derivar projeções automaticamente a partir de análises de dados executadas para aplicativos empresariais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Instalar o ML.NET e integrá-lo ao ambiente de desenvolvimento de aplicações.
Compreender os princípios do aprendizado de máquina por trás das ferramentas e algoritmos do ML.NET.
Construir e treinar modelos de aprendizado de máquina para realizar previsões com dados fornecidos de forma inteligente.
Avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina usando as métricas do ML.NET.
Otimizar a precisão dos modelos existentes de aprendizado de máquina com base no framework do ML.NET.
Aplicar os conceitos de aprendizado de máquina do ML.NET a outras aplicações de ciência de dados.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) em Portugal é voltado para profissionais de dados de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de machine learning a problemas de negócios baseados em dados, incluindo previsão de vendas e modelagem preditiva usando redes neurais.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos básicos e os tipos de machine learning.
Aplicar algoritmos-chave para classificação, regressão, agrupamento e análise de associação.
Realizar análise exploratória de dados e preparação de dados usando Python.
Usar redes neurais para tarefas de modelagem não linear.
Implementar analytics preditivos para previsão de negócios, incluindo dados de vendas.
Avaliar e otimizar o desempenho do modelo usando técnicas visuais e estatísticas.
Esta formação ao vivo, conduzida por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a profissionais de cibersegurança de nível intermediário a avançado que desejam elevar suas habilidades em detecção de ameaças e resposta a incidentes impulsionadas por IA.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Implementar algoritmos avançados de IA para detecção de ameaças em tempo real.
Personalizar modelos de IA para desafios específicos de cibersegurança.
Desenvolver fluxos de trabalho automatizados para resposta a ameaças.
Proteger ferramentas de segurança impulsionadas por IA contra ataques adversários.
Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível inicial em cibersegurança que desejam aprender como utilizar IA para melhorar suas capacidades de detecção e resposta a ameaças.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender as aplicações de IA na cibersegurança.
Implementar algoritmos de IA para detecção de ameaças.
Automatizar a resposta a incidentes com ferramentas de IA.
Integrar IA em sua infraestrutura atual de cibersegurança.
Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor (online ou presencial), destina-se a cientistas de dados, engenheiros de machine learning e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade em diversos casos de uso.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios do Stable Diffusion e como ele funciona para geração de imagens.
Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
Aplicar o Stable Diffusion em diversos cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.
o objetivo deste curso é fornecer proficiência geral na aplicação de métodos de aprendizado de máquina na prática. Através do uso da linguagem de programação Python e suas várias bibliotecas, e com base em uma infinidade de exemplos práticos, este curso ensina como usar os blocos de construção mais importantes do aprendizado de máquina, como fazer decisões de modelagem de dados, interpretar o saídas dos algoritmos e validar os resultados.
nosso objetivo é dar a você as habilidades para entender e usar as ferramentas mais fundamentais da caixa de ferramentas de aprendizado de máquina com confiança e evitar as armadilhas comuns de aplicações de data Sciences.
A Aprendizagem por Reforço Profunda (DRL) combina princípios de aprendizagem por reforço com arquiteturas de aprendizagem profunda para permitir que agentes tomem decisões através da interação com seus ambientes. Ela sustenta muitos avanços modernos em IA, como veículos autônomos, controle robótico, negociação algorítmica e sistemas de recomendação adaptativos. A DRL permite que um agente artificial aprenda estratégias, otimize políticas e tome decisões autônomas com base no método de tentativa e erro utilizando o aprendizado baseado em recompensas.
Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores e cientistas de dados de nível intermediário que desejam aprender e aplicar técnicas de Aprendizagem por Reforço Profunda para construir agentes inteligentes capazes de tomar decisões autônomas em ambientes complexos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender as fundamentações teóricas e princípios matemáticos da Aprendizagem por Reforço.
Implementar algoritmos de RL-chave, incluindo Q-Learning, Gradientes de Política e métodos Actor-Critic.
Construir e treinar agentes de Aprendizagem por Reforço Profunda usando TensorFlow ou PyTorch.
Aplicar DRL a aplicações do mundo real, como jogos, robótica e otimização de decisões.
Solucionar problemas, visualizar e otimizar o desempenho do treinamento usando ferramentas modernas.
Formato do Curso
Palestra interativa e discussão guiada.
Exercícios práticos e implementações práticas.
Demonstração de codificação ao vivo e aplicações baseadas em projetos.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar uma versão personalizada deste curso (por exemplo, usando PyTorch em vez de TensorFlow), entre em contato conosco para arranjar.
Este treinamento orientado por instrutor, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é voltado para cientistas de dados e engenheiros de software que desejam usar AdaBoost para criar algoritmos de boosting para aprendizado de máquina com Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a criar modelos de aprendizado de máquina com AdaBoost.
Compreender a abordagem de aprendizado conjunto e como implementar boosting adaptativo.
Aprender a construir modelos AdaBoost para melhorar os algoritmos de aprendizado de máquina em Python.
Usar o ajuste de hiperparâmetros para aumentar a precisão e o desempenho dos modelos AdaBoost.
Este programa de 8 dias oferece uma jornada completa, desde as fortes bases de engenharia Python até o design avançado de sistemas de IA. Os participantes desenvolvem práticas de codificação disciplinadas, dominam métodos estatísticos e de aprendizado profundo e constroem sistemas de IA gerativos e baseados em agentes prontos para produção. O foco está na confiabilidade, avaliação, segurança e implantação no mundo real, em vez de apenas experimentação.
Eleve a sua expertise em ciência de dados com este curso abrangente de treinamento em Aprendizado de Máquina, que abrange algoritmos fundamentais, incluindo Naive Bayes, Árvores de Decisão, Redes Neurais, Máquinas de Vetores de Suporte e técnicas de Agrupamento. Adquira experiência prática com fundamentos teóricos e aplicação utilizando exemplos do mundo real. Ideal para analistas de dados, engenheiros de software, entusiastas de IA e profissionais de negócios que buscam aplicar soluções de aprendizado de máquina. Domine métricas de desempenho de classificação, validação cruzada, o trade-off entre viés e variância e fundamentos do aprendizado profundo para construir modelos preditivos robustos.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios, cientistas de dados e desenvolvedores que desejam criar e implementar modelos de aprendizado profundo para acelerar o crescimento da receita e resolver problemas no mundo dos negócios.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo.
Obtenha insights sobre o futuro dos negócios e da indústria com ML e DL.
Defina estratégias e soluções de negócios com aprendizado profundo.
Aprender a aplicar a ciência de dados e a aprendizagem profunda na resolução de problemas empresariais.
Construir modelos de aprendizagem profunda utilizando Python, Pandas, TensorFlow, CNTK, Torch, Keras, etc.
O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial no qual os computadores têm a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados.
O aprendizado profundo (deep learning) é um subcampo do aprendizado de máquina que utiliza métodos baseados em representações e estruturas de dados, como redes neurais.
Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade do código.
Neste treinamento liderado por instrutores, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações usando Python, passo a passo na criação de um modelo de risco de crédito baseado em aprendizado profundo.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os conceitos fundamentais do aprendizado profundo.
Aprender as aplicações e usos do aprendizado profundo em telecomunicações.
Usar Python, Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado profundo para telecomunicações.
Criar seu próprio modelo de previsão de churn de clientes usando Python.
Formato do Curso
Aula interativa e discussão.
Muitos exercícios e prática.
Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Este treinamento prático, com instrutor, é projetado como uma continuação natural do curso Python para Análise de Dados.
Ele introduz os participantes aos conceitos fundamentais do Machine Learning e mostra como podem ser aplicados diretamente a tarefas de análise de dados, como previsão, classificação e segmentação.
O foco está em compreender como o Machine Learning funciona na prática, utilizando ferramentas familiares como Python, Pandas e Jupyter Notebook, sem exigir um background matemático avançado.
Este curso é para pessoas que já têm um background em ciência de dados e estatística. As explicações fornecidas são projetadas para servir como uma lembrança para aqueles que já estão familiarizados com os conceitos ou informar aqueles com um background adequado.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionada a analistas de dados intermediários, desenvolvedores ou cientistas de dados aspirantes que desejam aplicar técnicas de aprendizado de máquina no Python para extrair insights, fazer previsões e automatizar decisões baseadas em dados.
No final deste curso, os participantes serão capazes de:
Compreender e diferenciar os principais paradigmas de aprendizado de máquina.
Explorar técnicas de pré-processamento de dados e métricas de avaliação de modelos.
Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas reais com dados.
Utilizar bibliotecas do Python e Jupyter notebooks para desenvolvimento prático.
Criar modelos para previsão, classificação, recomendação e agrupamento.
Este curso começa fornecendo conhecimento conceitual sobre redes neurais e, em geral, sobre algoritmos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo (algoritmos e aplicações).
A Parte 1 (40%) deste treinamento se concentra mais nos fundamentos, mas ajudará você a escolher a tecnologia adequada: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.
A Parte 2 (20%) deste treinamento introduz o Theano - uma biblioteca Python que facilita a escrita de modelos de aprendizado profundo.
A Parte 3 (40%) do treinamento será extensivamente baseada no TensorFlow - API da biblioteca de software de código aberto do Google para Aprendizado Profundo. Todos os exemplos e práticas serão realizados usando o TensorFlow.
Público-alvo
Este curso é destinado a engenheiros que desejam usar o TensorFlow em seus projetos de Aprendizado Profundo.
Após completar este curso, os participantes serão capazes de:
ter uma boa compreensão sobre redes neurais profundas (DNN), CNN e RNN
entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
ser capaz de realizar tarefas de instalação, ambiente de produção, arquitetura e configuração
ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar depuração e monitoramento
ser capaz de implementar produção avançada como treinamento de modelos, construção de grafos e registro
Aproveitei muito o treinamento e apreciei a exploração mais profunda do assunto de Aprendizado de Máquina. Gostei do equilíbrio entre teoria e aplicações práticas, especialmente as sessões práticas de codificação. O instrutor forneceu exemplos envolventes e exercícios bem estruturados que aprimoraram a experiência de aprendizagem. O curso abordou uma ampla gama de tópicos, e Abhi demonstrou excelente expertise ao responder todas as perguntas com clareza e facilidade.
Valentina
Curso - Machine Learning
Máquina Traduzida
O treinamento forneceu uma visão interessante sobre modelos de aprendizado profundo e métodos relacionados. O tema era bastante novo para mim, mas agora sinto que realmente tenho uma ideia do que a IA e o ML podem envolver, do que esses termos consistem e como podem ser usados com vantagem. Em geral, gostei da abordagem de começar com o fundamento estatístico e os modelos de aprendizado básicos, como a regressão linear, enfatizando especialmente os exercícios intermediários.
Konstantin - REGNOLOGY ROMANIA S.R.L.
Curso - Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning
Máquina Traduzida
Conhecimento interessante
Gabriel - MINDEF
Curso - Machine Learning with Python – 4 Days
Máquina Traduzida
Mesmo tendo que faltar um dia devido a reuniões com clientes, sinto que tenho uma compreensão muito mais clara dos processos e técnicas usados no Aprendizado de Máquina e quando eu usaria uma abordagem em vez de outra. Nosso desafio agora é praticar o que aprendemos e começar a aplicá-lo ao nosso domínio de problemas.
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