O que você aprenderá_
- Aplique machine learning na sua empresa
- Saiba o que são tarefas de Classificação
- Classifique os novos clientes de acordo com sua fidelização
- Entenda como funciona os modelos de classificação: K-vizinhos mais próximos, Bernoulli Naïve Bayes e Árvore de Decisão
- Compare o resultado de diferentes algoritmos de maneira válida
- Solucione um problema como uma pessoa cientista de dados
Público alvo_
Pessoas que querem dar os primeiros passos com o Machine Learning e entender melhor como funcionam os modelos pela matemática por trás do código.
Ana Clara de Andrade Mioto
Sou bacharela em Informática Biomédica e atualmente mestranda em Bioengenharia, ambas pela USP. Anteriormente fui instrutora na Escola de Dados da Alura e agora sou Cientista de Dados na Exame (Grupo BTG Pactual). Sou cofundadora e atual conselheira do grupo Data Girls. Possuo grande interesse na área de Ciência de Dados e Inteligência Artificial com aplicações em diferentes áreas de negócio. Além disso sou apaixonada por livros, séries, games e um bom café.
Curso atualizado em 17/05/2024
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Classificação
- Apresentação
- Importando os dados
- Diferentes variáveis
- Definição informal
- Definição formal
Método baseado na proximidade
- Modelo K-Nearest Neighbors (KNN)
- KNN por trás dos panos
- Implementando o modelo
Método probabilístico
- Teorema de Naïve Bayes
- Modelo Bernoulli Naïve Bayes
- Treinamento e teste
Método simbólico
- O que é a árvore de decisão?
- Por trás da árvore de decisão
- Implementando o modelo
Validação dos modelos
- Matriz de confusão
- Tipos de métricas: acurácia
- Tipos de métricas: precisão
- Tipos de métricas: recall
- Escolhendo o melhor modelo
- Conclusão
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Escola
Data Science
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