O que você vai aprender?
- 1 - Machine Learning no mundo
- 2 - O que é aprendizagem?
- 3 - Processo de aprendizagem
- 4 - Aprendizagem supervisionada
- 5 - Aprendizagem não supervisionada
- 6 - Aprendizagem por reforço
- 7 - Aprendizagem de classificação
- 8 - Aprendizagem de regressão
- 9 - Aprendizagem de clusterização
- 10 - Como selecionar o algoritmo?
- 11 - O que é um modelo preditivo?
- 12 - Principais métodos de aprendizagem
- 13 - O que é regressão logística?
- 14 - Como funciona a regressão logística?
- 15 - Regressão logística com o RStudio
- 16 - Conhecendo o algoritmo KNN
- 17 - Como funciona o KNN?
- 18 - Construindo o modelo do KNN em RStudio
- 19 - Conhecendo o Naives Bayes
- 20 - Naives Bayes e seu funcionamento
- 21 - Aplicando o Naives Bayes no RStudio
- 22 - Algoritmo da árvore de decisão
- 23 - Funcionamento da árvore de decisão
- 24 - Construindo árvore de decisão no RStudio
- 25 - Conhecendo o Random Forest
- 26 - Funcionamento do Random Forest
- 27 - Random Forest na linguagem R
- 28 - Conhecendo o algoritmo SVM
- 29 - Como funciona o algoritmo SVM?
- 30 - Construindo o modelo SVM com R
- 31 - Conhecendo a linguagem natural
- 32 - Como funciona a linguagem natural?
- 33 - Modelo de linguagem natural
- 34 - Conhecendo redes neurais
- 35 - Entendendo as redes neurais
- 36 - Aplicando redes neurais com R
- 37 - O que é Deep Learning?
- 38 - Como funciona o Deep Learning?
- 39 - Construindo o modelo Deep Learning
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