Curso de Machine Learning

Habilidades aprendidas

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