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Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

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Resumo do curso

  • Aprenda o que são dados de alta dimensionalidade.
  • Crie um modelo de Machine Learning para classificação.
  • Construa uma matriz de correlação com Pandas e Seaborn.
  • Aprenda como selecionar feature com visualizações dos dados.
  • Utilize o Scikit-learn para criar modelos de seleção de feature automáticos.
  • Aprenda a utilizar técnicas de redução de dimensionalidade (PCA e T-SNE).

Público alvo

Desenvolvedores e estudantes com interesse em machine learning e inteligência artificial que precisam lidar com dados de muitas dimensões, ou querem aprender as principais técnicas de seleção de features e redução de dimensionalidade.

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Última atualização

25/05/2020

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Formação com esse curso

Instrutores

  • Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

Conteúdo Detalhado

  1. Dados com muitas dimensões

    • Dimensionalidade dos dados
    • Problema na classificação
    • Validação de um valor base (baseline)
    • Dados faltantes
  2. Avançando e explorando dados

    • Construção de uma visualização
    • Aprimoramento da visualização
    • Dados constantes
  3. Dados Correlacionados

    • Correlação entre dados
    • Matriz de Correlação
    • Correlação e Causalidade
    • Dados correlacionados
  4. Automatizando a seleção

    • SelectKbest
    • Matriz de Confusão
    • Seleção com RFE
    • Automático VS analítico
  5. Visualizando os dados no plano

    • Seleção com RFECV
    • Visualização de dados no plano
    • PCA e TSNE
    • Técnicas para visualização de dados de alta dimensionalidade

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nossos alunos e alunas

Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Amei o curso, achei muito bom e aprendi muita coisa mesmo, estou até absorvendo tudo ainda. Mas acho que faltou um pouco mais de teoria ao explicar como funciona o PCA e o TSNE.

Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Matheus Vinicius da Encarnação

O curso é ótimo! Porém, gostaria de ver mais material teórico dentro dos vídeos. Assim, o conteúdo ficaria mais aprofundado, e o entendimento das funcionalidades utilizadas nos cursos seria mais fácil.

Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Ricardo Alves

De uma maneira introdutória, nos ajuda a utilizar muito bem algumas das principais técnicas existentes para redução de features. Senti um pouco de falta do pensamento crítico necessário para escolha das features que fazem sentido ou não, além de apenas técnicas, precisamos entender o que faz sentido para o problema de negócio. Mas de toda forma o curso foi bem proveitoso e a didática muito boa também! Obrigada.

Machine Learning: Lidando com dados de muitas dimensões

Leticia Ramos

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