Launching into Machine Learning em Português Brasileiro

Por: Coursera . en: , ,

  • Introdução ao curso
    • Neste curso, você vai aprender noções básicas de ML para entender a terminologia que usamos na especialização. Também vai ver as dificuldades e as dicas práticas de ML de profissionais do Google. Quando você terminar o curso, vai ter o código e o conhecimento necessários para criar seus modelos de ML.
  • Melhoria da qualidade de dados e análise exploratória de dados
    • Neste módulo, vamos apresentar uma introdução aos problemas de qualidade de dados e soluções para melhorá-los. Depois vamos estudar a análise exploratória de dados.
  • ML na prática
    • Neste módulo, vamos apresentar alguns dos principais tipos de machine learning e conhecer a história do ML até o estágio mais moderno para você acelerar sua evolução como profissional de ML.
  • Otimização
    • Neste módulo, mostraremos como otimizar seus modelos de ML.
  • Generalização e amostras
    • Agora é hora de responder a uma pergunta bastante estranha: quando o modelo de ML mais exato não é a opção ideal? Como sugerimos no último módulo sobre otimização, não é porque um modelo tem uma métrica de perda de 0 para seu conjunto de dados de treinamento, que ele vai ter um bom desempenho com dados novos reais. Você vai aprender a criar conjuntos de dados de treinamento, avaliação e teste repetíveis, além de estabelecer comparativos de desempenho.
  • Resumo

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