University of St Andrews - Online

Curso em Intermediário: Aprendizado de máquina de ponta a ponta

Melhore os seus conhecimentos de aprendizagem automática, aprofundando algoritmos mais complexos e aplicações do mundo real.

Este curso de curta duração destina-se a profissionais que procuram compreender os conceitos e as tecnologias que sustentam a aprendizagem automática moderna.

Neste curso, ficará a conhecer os métodos modernos de aprendizagem automática através de cinco tópicos:

• A classificação explica a melhor forma de prever classes discretas, por exemplo, aceitar ou rejeitar pedidos de crédito.
• Training Models apresenta os métodos utilizados para resolver o problema central de otimização: qual a variante de uma classe de modelos que apresenta o menor erro?
• Trees & Random Forests explora a forma como os modelos de árvores podem ser derivados, alargados e implementados para produzir modelos com estimativas validadas de desempenho em novas instâncias de dados.
• A redução da dimensionalidade abrange os fundamentos e os métodos aplicáveis à redução do número de caraterísticas utilizadas nos modelos de aprendizagem automática preditiva.
• A aprendizagem não supervisionada considera a forma de aprender e implementar modelos para os quais não existe uma variável-alvo.

O código Python avançado é fornecido e explicado para cada tópico. Os seus principais resultados de aprendizagem são determinar quais os modelos aplicáveis a diferentes dados e objectivos, e realizar o ajuste de hiperparâmetros ou a seleção de modelos, conforme apropriado ao modelo.