O que você aprenderá_
- Conheça as técnicas utilizadas em um processo de aprendizado não supervisionado
- Aprenda a trabalhar com regras de associação
- Compreenda como funciona um algoritmo de clusterização
- Entenda e aplique os algoritmos Mean Shift e DBSCAN
- Aprenda sobre redução de dimensionalidade
Público alvo_
Esse curso é para pessoas interessadas em dar os primeiros passos com o aprendizado não supervisionado e como aplicá-lo em diferentes problemas do mercado.
Ana Clara de Andrade Mioto
Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Anteriormente fui instrutora na Escola de Dados da Alura e agora sou Cientista de Dados na Exame (Grupo BTG Pactual). Sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.
Curso atualizado em 03/10/2022
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Aprendizado não supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
- O que é regra de associação?
- Algoritmo Apriori
- Aplicando a regra de associação
Clustering com K-Means
- O que é clustering?
- Conhecendo o novo problema
- O que é K-Means?
- Aplicando K-Means
Clustering com outros modelos
- O que é Mean Shift?
- Aplicando Mean Shift
- O que é DBSCAN?
- Aplicando DBSCAN ao problema
Redução de dimensionalidade
- Redução de dimensionalidade
- O que é PCA?
- Simulando PCA nos dados
- PCA em dados com 3 componentes
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