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
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
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Entendendo o problema
- Leitura de dados
- Explorando os dados
Aprendizado supervisionado
- Selecionando dados rotulados
- Preparando os dados
- Criando um modelo supervisionado
Aprendizado semi-supervisionado
- Fazendo previsões
- Pseudo labeling
Self training
- Tabela de probabilidades
- Selecionando rótulos com maior confiança
- Modelo aprimorado
- Modelo self training
Concluindo o projeto
- Label Propagation
- Armazenando o melhor modelo
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-
Formação
Machine Learning com Python: Classificação
8h
De curso
47
Atividades
Escola
Data Science
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Pro
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