Aprendizado de máquina supervisionado em Python

Domine os fundamentos do aprendizado de máquina supervisionado e descubra como fazer previsões usando dados rotulados. Junte-se à revolução do ML hoje mesmo! Se você é novo no aprendizado de máquina ou deseja se especializar em aprendizado de máquina supervisionado, este é o lugar ideal para começar. Você começará aprendendo e implementando os principais modelos de aprendizagem supervisionada, como K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Linear Regression, Support Vector Machines (SVMs) e modelos baseados em árvore com a popular biblioteca scikit-learn. Você também descobrirá como usar algoritmos de última geração, como o XGBoost, para aumentar com eficiência o desempenho da modelagem em conjuntos de dados tabulares. Para obter o máximo dos seus modelos, você aprenderá sobre diferentes técnicas de ajuste de hiperparâmetros e como decidir qual técnica usar para o seu caso de uso. Você concluirá o curso reunindo seu conhecimento desses diversos modelos para aprender sobre o aprendizado em conjunto, em que diferentes modelos são combinados para melhorar o desempenho e resolver problemas mais complexos. Ao terminar, você terá dominado os conceitos essenciais de aprendizado de máquina supervisionado e será capaz de aplicá-los em Python.

Python25 horas6 cursos2 projetosDeclaração de Realização

Crie sua conta gratuita

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.

Aprendizado Supervisionado com o scikit-learn

"Aprenda machine learning com scikit-learn em Python. Use dados reais e faça previsões poderosas!"

4 hours

Predictive Modeling for Agriculture

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

2 hours

Classificadores lineares em Python

Neste curso, você aprenderá sobre classificadores lineares como regressão logística e SVM.

4 hours

Aprendizado de máquina com modelos baseados em árvores em Python

Neste curso, você aprenderá a usar modelos de árvore e ensembles para regressão e classificação com scikit-learn.

5 hours

Predicting Movie Rental Durations

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.

2 hours

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

4 hours

Hyperparameter Tuning in Python

Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

4 hours

Ensemble Methods in Python

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

4 hours

Assistente de IAInscreva-se para usar o AI AssistantNosso assistente de IA é gratuito para todos os usuários registrados. Cadastre-se ou faça login para acessar o assistente e potencializar sua experiência de aprendizado.

Descobrir

Para Empresas

Treinar 2 ou mais pessoas?

Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.

Instrutores

Junte-se a mais de 15,150,000 alunos e comece Aprendizado de máquina supervisionado em Python hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

Google LinkedIn Facebook

Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.

.css-10r9e5n{-webkit-margin-end:8px;margin-inline-end:8px;}.css-1309hh9{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;-webkit-margin-end:8px;margin-inline-end:8px;}Treinar 2 ou mais pessoas?

Instrutores

Junte-se a mais de .css-ou6dz6{color:#03ef62;}15,150,000 alunos e comece Aprendizado de máquina supervisionado em Python hoje mesmo!

Crie sua conta gratuita

Treinar 2 ou mais pessoas?

Junte-se a mais de 15,150,000 alunos e comece Aprendizado de máquina supervisionado em Python hoje mesmo!