Descrição do Curso
Este capítulo apresentará o aprendizado de máquina e suas duas categorias principais — supervisionado e não supervisionado. Aprenderás sobre o que são e como são usados. Também aprenderás sobre como o aprendizado de máquina está relacionado à inteligência artificial. A importância dos dados será discutida e explicada neste capítulo. Este capítulo também explicará a diferença entre classificação e regressão para aprendizado de máquina.
Objectivos de aprendizado:
- Entender o que é aprendizado de máquina
- Compreender a diferença entre classificação e regressão
O Que Você Vai Aprender
- Compreenda o que é aprendizado de máquina e como é usado
- Distinga entre aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Explique a diferença entre classificação e regressão
- Descreva como o aprendizado de máquina se relaciona com inteligência artificial
- Reconheça a importância dos dados no aprendizado de máquina
- Comece com JupyterLab para trabalhos de aprendizado de máquina
Principais Conclusões
- O aprendizado de máquina tem duas categorias principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
- O aprendizado de máquina está relacionado à inteligência artificial.
- Os dados são importantes para o aprendizado de máquina e suas aplicações.
- Classificação e regressão são diferentes abordagens usadas no aprendizado de máquina.
- O capítulo introduz o que é aprendizado de máquina e como é usado.
Perguntas Frequentes
O que este curso cobre?
Este capítulo introduz o aprendizado de máquina e suas duas categorias principais, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado, incluindo o que são e como são usados. Também cobre como o aprendizado de máquina se relaciona com inteligência artificial, a importância dos dados e a diferença entre classificação e regressão.
Quais são os objetivos de aprendizagem deste curso?
Os objetivos são compreender o que é aprendizado de máquina e compreender a diferença entre classificação e regressão.
Quais tópicos estão incluídos nas lições?
As lições incluem Introdução ao JupyterLab, Aprendizado de Máquina e Seus Usos, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial, Classificação vs. Regressão, Importância dos Dados e Aprendizado Não Supervisionado vs. Aprendizado Supervisionado.
Quais habilidades este curso ajuda a desenvolver?
Cobre aprendizado de máquina, algoritmos de aprendizado de máquina, métodos de aprendizado de máquina, aprendizado automatizado de máquina, aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
