Neste capítulo, definiremos o aprendizado de máquina e sua relação com a ciência de dados e a inteligência artificial.  Em seguida, você conhecerá jargões importantes de aprendizado de máquina e terminará com o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina para criar modelos.

O que é aprendizado de máquina?

Geração de recomendações de filmes

IA, ciência de dados e aprendizado de máquina entram em um bar...

O que é verdade sobre aprendizado de máquina?

Conceitos de aprendizado de máquina

Linguagem de aprendizado de máquina

Supervisionado versus não supervisionado

Fluxo de trabalho de aprendizado de máquina

Etapas para criar um modelo

Uma verdadeira etapa

Agora que você conhece os conceitos básicos de aprendizado de máquina, vamos nos aprofundar um pouco mais. Ao final deste capítulo, você conhecerá os diferentes tipos de aprendizado de máquina e saberá como avaliar e melhorar seus modelos.

Aprendizagem supervisionada

Aquecimento

Regressão com classe

Aprendizagem não supervisionada

Não precisamos de supervisão

Você precisa agrupar todos eles!

Avaliação de desempenho

Verdadeiro ou falso?

Terra da confusão

Melhorar o desempenho

É um longo caminho até o topo

Explorar o ajuste de hiperparâmetros

Modelos de aprendizado de máquina

Neste capítulo, vamos analisar a aprendizagem profunda, começando pelas redes neurais. A seguir, examinaremos mais de perto dois casos de uso comuns da aprendizagem profunda: visão computacional e processamento de linguagem natural. No final do curso, discutiremos os limites e os perigos do aprendizado de máquina.

Aprendizagem profunda

Declarações

Verdadeiro

Falso

O que é aprendizagem profunda?

Devo usar a aprendizagem profunda?

Visão computacional

Dados de imagem

Processo de rede neural

O processo

Processamento de linguagem natural

Análise de sentimento

Opções

Aprendizado de máquina tradicional

Classificação das tarefas de aprendizado de máquina

Saco de palavras

Limites do aprendizado de máquina

Tarefas

Caixa preta

IA explicável

Você quer uma caixa preta ou não?

Identificando vieses no aprendizado de máquina

Parabéns!

O que está por trás do alarde sobre o aprendizado de máquina? Neste curso não técnico, você aprenderá tudo o que sempre teve medo de perguntar sobre aprendizado de máquina. Não há necessidade de programação. Exercícios práticos ajudarão você a superar o jargão e a aprender como essa tecnologia empolgante está na base de tudo, desde carros autônomos até suas sugestões pessoais de compras na Amazon.

Como funciona o aprendizado de máquina, quando você pode usá-lo e qual é a diferença entre IA e aprendizado de máquina? Tudo isso está coberto. Adquira habilidades nesse campo influente e extremamente requisitado e descubra por que o aprendizado de máquina é para todos!


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Você começará explicando o que é machine learning, explorando sua definição básica e sua relação com a ciência de dados e a inteligência artificial. Em seguida, você se familiarizará com seu vocabulário e terminará com o fluxo de trabalho de machine learning para criar modelos.
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Concluímos o curso aprofundando a aprendizagem profunda. Você explorará dois casos de uso comuns da aprendizagem profunda: visão computacional e processamento de linguagem natural (PNL), e reconhecerá os limites e os perigos do machine learning.

Este curso introdutório de duas horas ensina conceitos essenciais de ML, vocabulário, modelos e deep learning.

Introdução ao aprendizado de máquina

"Uma introdução ao aprendizado de máquina sem necessidade de codificação."

Fundamentos de IA

Compreensão dos tópicos de dados

Problemas mais complexos, como a classificação de imagens, podem ser resolvidos muito mais rapidamente pela aprendizagem profunda do que pela aprendizado de máquina tradicional.

A aprendizagem profunda é um subcampo do aprendizado de máquina relacionado a algoritmos inspirados no cérebro humano, chamados de redes neurais.

Quando há falta de conhecimento do domínio e você não tem certeza dos recursos exatos que precisam ser usados, você deve usar a aprendizagem profunda.

A aprendizagem profunda é sempre preferível ao aprendizado de máquina tradicional.

Você mesmo precisa descobrir os recursos de nível superior enquanto treina os dados.

O número de neurônios em uma rede neural é limitado.

O que é aprendizagem profunda?

Introdução ao aprendizado de máquina

Exercício interativo prático