Curso de Machine Learning

Habilidades aprendidas

1 - Machine Learning no mundo

2 - O que é aprendizagem?

3 - Processo de aprendizagem

4 - Aprendizagem supervisionada

5 - Aprendizagem não supervisionada

6 - Aprendizagem por reforço

7 - Aprendizagem de classificação

8 - Aprendizagem de regressão

9 - Aprendizagem de clusterização

10 - Como selecionar o algoritmo?

11 - O que é um modelo preditivo?

12 - Principais métodos de aprendizagem

13 - O que é regressão logística?

14 - Como funciona a regressão logística?

15 - Regressão logística com o RStudio

16 - Conhecendo o algoritmo KNN

17 - Como funciona o KNN?

18 - Construindo o modelo do KNN em RStudio

19 - Conhecendo o Naives Bayes

20 - Naives Bayes e seu funcionamento

21 - Aplicando o Naives Bayes no RStudio

22 - Algoritmo da árvore de decisão

23 - Funcionamento da árvore de decisão

24 - Construindo árvore de decisão no RStudio

25 - Conhecendo o Random Forest

26 - Funcionamento do Random Forest

27 - Random Forest na linguagem R

28 - Conhecendo o algoritmo SVM

29 - Como funciona o algoritmo SVM?

30 - Construindo o modelo SVM com R

31 - Conhecendo a linguagem natural

32 - Como funciona a linguagem natural?

33 - Modelo de linguagem natural

34 - Conhecendo redes neurais

35 - Entendendo as redes neurais

36 - Aplicando redes neurais com R

37 - O que é Deep Learning?

38 - Como funciona o Deep Learning?

39 - Construindo o modelo Deep Learning