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Curso

Classificação:

construindo modelos semi-supervisionados

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

316

Pessoas nesse curso

9.1

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Treine modelos de classificação a partir de dados rotulados
  • Entenda o conceito do aprendizado semi-supervisionado e como aplicar esta abordagem
  • Utilize rótulos gerados em previsões para construir modelos semi supervisionados
  • Utilize a estratégia Self Training a partir de dados rotulados e não rotulados
  • Classifique dados utilizando o aprendizado transdutivo com o modelo LabelPropagation

Público alvo_

Estudantes da área de Data Science e Machine Learning; profissionais que atuam na área de dados; pessoas que querem construir modelos de classificação mesmo que possuam poucos dados rotulados.

João Vitor de Miranda

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Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.

Curso atualizado em 13/12/2023

Ementa

  1. Entendendo o problema

    • Leitura de dados
    • Explorando os dados
  2. Aprendizado supervisionado

    • Selecionando dados rotulados
    • Preparando os dados
    • Criando um modelo supervisionado
  3. Aprendizado semi-supervisionado

    • Fazendo previsões
    • Pseudo labeling
  4. Self training

    • Tabela de probabilidades
    • Selecionando rótulos com maior confiança
    • Modelo aprimorado
    • Modelo self training
  5. Concluindo o projeto

    • Label Propagation
    • Armazenando o melhor modelo

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