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Machine Learning

Como seres humanos, somos capazes de aprender como detectar diversos tipos de padrões. Contudo, com o avanço na quantidade e qualidade de dados que capturamos, fica cada vez mais difícil elaborar em nossa cabeça um modelo que descreva o que acontece ou acontecerá em determinadas situações.

  • O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma sub-área da inteligência artificial que estuda o reconhecimento de padrões através dos dados.

Imagine, por exemplo, uma escola do ensino médio que consegue prever se estudantes estão correndo risco de desistir do curso, para poder trazer uma solução antes disso acontecer diminuindo a evasão escolar.

  • Por que utilizar Machine Learning?

O aprendizado de máquina é utilizado para melhorar processos, produtos e serviços. Isso é possível porque aprendemos com os dados que coletamos.

Na prática, ao invés de implementarmos heurísticas simples, podemos treinar algoritmos, testar, validar contra modelos de base e colocá-los em produção, medindo o resultado de nossos modelos.

Nos cursos desta Formação, veremos diversas maneiras de atacar problemas, sempre tentando resolver ou olhar nossos desafios de pontos de vista diferentes, encontrando a melhor ferramenta para cada solução.

  • O que faz o(a) profissional de Machine Learning?

Como profissional de Machine Learning, você pode entrar em um mercado que está crescendo cada vez mais e ajudar as empresas a otimizar recursos, escalar atendimento, aumentar a segurança do trabalho ou diminuir falhas e muito mais.

Que tal mergulhar de cabeça nesta área, vamos lá!


A Suzano usa Machine Learning no seu dia a dia. Você também pode aprender Machine Learning aqui na Alura.

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Por que estudar esta formação?

  • Guia de aprendizado

    Conteúdos pensados para facilitar seu estudo

  • Do básico ao avançado

    Formação completa para o mercado

  • Você dentro do mercado

    Do zero ao sonhado emprego em sua área de interesse

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Conheça os planos

Com quem você vai aprender?

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

  • Guilherme Silveira

    Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.

Passo a passo
  1. 1 Primeiros passos

    Mergulhe de cabeça no mundo de Machine Learning!

    Para começar, você irá conhecer diversos problemas do dia a dia que podem ser solucionados com a aprendizagem de máquina.

    Aprenda como você pode ajudar a sua empresa ou seu negócio a crescer: por exemplo, classificando clientes em categorias que logo irão servir como indicador de produtos que podem ser oferecidos. Analise resultados e compare diferentes algoritmos de uma maneira válida e use o poder do machine learning para otimizar seus processos!

  2. 2 Avançando na Classificação

    Na primeira parte tivemos visão geral do poder do aprendizado de máquina, trabalhamos com algoritmos de classificação, regressão e clusterização.

    Neste passo vamos explorar ainda mais a classificação, conhecer o que está por trás dos panos deste processo e aprender como reduzir a complexidade dos seus dados diminuindo a quantidade de informação através de técnicas de features selection e redução de dimensionalidade.

  3. 3 Avançando na Clusterização

    Já vimos o poder da classificação, agora precisamos explorar outro tópico importante para o aprendizado de máquina, a clusterização.

    Vamos mergulhar nos algoritmos de clusterização, discutindo os principais métodos e suas métricas de avaliação e aprendendo a extrair padrões dos dados.

  4. 4 Validação e otimização

    Você está avançando e agora chegou a hora de se aprofundar ainda mais em Machine Learning.

    Nesta parte, aplicaremos técnicas de validação cruzada (cross validation) e utilizaremos a aleatoriedade a nosso favor. Vamos entender como e quando usar diversas estratégias de validação cruzada, como KFold, StratifiedKFold, ou GroupKFold.

    E ainda vamos aprender como melhorar a eficiência dos nossos algoritmos com o GridSearchCV, e otimizar o tempo de busca com o RandomizedSearch!

    Esse passo está repleto de desafios, então prepare seus equipamento porque o mergulho será cheio de desafios!

    • Curso Machine Learning: validação de modelos

      08h
      • Entenda os perigos do hold out
      • Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
      • Utilize a aleatoriedade a seu favor
      • Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
      • KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
      • Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
      • Utilize um pipeline para treino e validação
    • Curso Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

      09h
      • Entenda o que são hiperparâmetros e os espaços de parâmetros
      • Explore espaços de forma determinística
      • Otimize seus modelos
      • Evite o overfit
      • Implemente a exploração por trás dos panos
      • Aprenda a utilizar a explorar com o GridSearchCV
      • Nested cross validation
    • Curso Machine Learning parte 2: otimização com exploração aleatória

      08h
      • Explore espaços de parâmetros de forma aleatória
      • Utilize o RandomizedSearch e otimize o tempo de busca
      • Compare uma exploração exaustiva com aleatória
      • Execute a otimização sem validação cruzada quando aplicável

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Além dessa, a categoria Data Science conta com cursos de Ciência de dados, BI, SQL e Banco de Dados, Excel, Machine Learning, NoSQL, Estatística,e mais...

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Muito facil acompanhar a idea que queria ser passada através da prática

Machine Learning: classificação com SKLearn

Renato Santos Mascarenhas

Juntando com a didática excelente do Professor Guilherme, os exemplos também foram muito bons, fornecendo uma visão geral de aplicações diversas.

Machine Learning: validação de modelos

José Guilherme Bispo de Albuquerque Lima

O conteúdo é complexo, requer aprimoramento constante, no entanto o curso é um excelente ponto de partida. Fiz o fork do projeto no meu git e com certeza retornarei ao código mais algumas vezes para poder estudá-lo. Parabéns ao professor pelo domínio da matéria e didática.

Machine Learning parte 1: otimização de modelos através de hiperparâmetros

anderson.fvieira

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