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Curso

Machine Learning:

utilizando ChatGPT como assistente

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

2683

Pessoas nesse curso

9.2

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda como utilizar prompts no ChatGPT para desenvolver um projeto de Machine Learning
  • Utilize boas práticas na escrita de prompts
  • Saiba como explorar e pré-processar os dados
  • Crie modelos para resolver um problema de classificação
  • Entenda quais métricas são importantes para avaliar modelos de classificação
  • Realize o ajuste de hiperparâmetros para otimização dos modelos
  • Desenvolva o pensamento crítico para tomada de decisões

Público alvo_

Pessoas que atuam na área de Data Science; Pessoas que querem utilizar o ChatGPT como assistente; pessoas que querem otimizar o tempo e automatizar tarefas em projetos de Machine Learning.

Valquíria Alencar 

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Doutora em Biotecnologia e realizou pós-doutorado na Universidade Federal do ABC. Atualmente, atua como instrutora na escola de Data Science, onde desenvolve projetos e cursos abrangendo o pré-processamento e análise exploratória de dados, visualização de dados em Python, aplicação de inteligências artificiais generativas, além da implementação e otimização de modelos de aprendizado de máquina. Também é uma das autoras do livro Séries Temporais com Prophet, publicado pela Editora Casa do Código.

Curso atualizado em 14/11/2023

Ementa

  1. Análise exploratória dos dados

    • Importando os dados
    • Explorando os dados
    • Entendendo as variáveis
    • Visualizando os dados
  2. Pré-processamento dos dados

    • Limpando os dados
    • Analisando a correlação entre as variáveis
    • Tratando valores discrepantes
    • Transformando variáveis numéricas
    • Normalizando variáveis numéricas
    • Transformando variáveis categóricas
  3. Modelos de classificação

    • Dividindo os dados em treino e teste
    • Testando o primeiro modelo
    • Testando diferentes modelos
  4. Validação do modelo

    • Analisando a matriz de confusão
    • Analisando diferentes métricas
    • Obtendo a pontuação ROC AUC
    • Comparando as métricas
    • Realizando a validação cruzada
  5. Otimização do modelo

    • Balanceando os dados
    • Analisando as métricas após balanceamento
    • Ajustando os hiperparâmetros na Regressão logística
    • Ajustando os hiperparâmetros na Árvore de decisão
    • Salvando o modelo final

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