Descrição do Curso
Nestas lições, aprenderá a aplicar técnicas de aprendizagem automática para resolver problemas complexos do mundo real em vários domínios, como finanças e biologia. Aprenderá sobre modelos de classificação e como podem ser utilizados para resolver desafios como a análise de tensão/esforço de uma barragem, como um exemplo notável. Descobrirá também como utilizar o Pandas para processamento de dados e o Seaborn para visualização flexível de dados, permitindo-lhe analisar e interpretar grandes conjuntos de dados de forma eficaz.
Além disso, irá explorar a forma de criar conjuntos de dados de treino e de teste utilizando a função train_test_split() e avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas como a precisão e as matrizes de confusão.
Ao familiarizar-se com técnicas como a classificação, o processamento de dados do Pandas e a visualização do Seaborn, irá melhorar consideravelmente as suas capacidades no mundo real em vários sectores e áreas de prática.
O Que Você Vai Aprender
- Aplicar técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real em domínios como finanças e biologia
- Construir e aplicar modelos de classificação a desafios como análise de tensão/deformação de uma barragem e interpretar os resultados
- Processar e analisar grandes conjuntos de dados usando Pandas
- Visualizar padrões e relacionamentos de dados usando Seaborn
- Criar conjuntos de dados de treinamento e teste usando a função train_test_split()
- Avaliar o desempenho do modelo usando métricas como precisão e matrizes de confusão
Principais Conclusões
- Técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas para resolver problemas complexos do mundo real em domínios como finanças e biologia.
- Modelos de classificação podem abordar desafios como análise de tensão/deformação de uma barragem.
- Pandas permite o processamento, análise e interpretação eficazes de grandes conjuntos de dados.
- Seaborn fornece visualização de dados flexível para explorar padrões e relacionamentos de dados.
- O desempenho do modelo pode ser avaliado usando métricas como precisão e matrizes de confusão, com conjuntos de dados divididos via a função train_test_split().
Perguntas Frequentes
O que vou aprender neste curso?
Você aprenderá a aplicar técnicas de aprendizado de máquina a problemas do mundo real, construir e interpretar modelos de classificação, processar dados com Pandas e visualizar dados usando Seaborn. O curso também cobre a criação de conjuntos de dados de treinamento e teste com train_test_split() e avaliação de modelos usando precisão e matrizes de confusão.
Qual exemplo do mundo real o curso usa para classificação?
Ele usa análise de tensão/deformação de uma barragem como um exemplo notável de aplicação de modelos de classificação a desafios do mundo real.
Quais ferramentas e habilidades este curso cobre?
O curso cobre TensorFlow, aprendizado de máquina e métodos de aprendizado de máquina, treinamento de modelo de aprendizado de máquina, conjuntos de dados de treinamento, Pandas para processamento de dados, Seaborn para visualização e Azure Machine Learning.
Quais tópicos são cobertos nas aulas?
As aulas cobrem Problemas do Mundo Real, o Conjunto de Dados de Classificação, treinamento de um modelo e teste do conjunto de dados de classificação.
