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Aprenda os princípios básicos do aprendizado supervisionado e não supervisionado, a importância dos dados, como prepará-los para análise e como escolher os modelos adequados para cada situação. Explore técnicas como regressão, classificação e clustering, com foco na aplicação prática através da linguagem Python.

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Fundamentos do Aprendizado de Máquina com Python

Este é o repositório do curso [Fundamentos do Aprendizado de Máquina com Python]. Você pode acessar o conteúdo completo no LinkedIn Learning.

Título completo do curso

Confira o arquivo Readme na ramificação principal para obter instruções e informações atualizadas.

DESCRIÇÃO DO CURSO

Instruções

Este repositório contém ramificações, ou branches, para cada um dos vídeos do curso. Caso você deseje alternar para uma ramificação específica e continuar o curso a partir daí, use o menu pop-up da ramificação no GitHub ou adicione /tree/nome_da_ramificação ao URL para acessar diretamente a ramificação desejada.

Ramificações

As ramificações são estruturadas para corresponder aos vídeos do curso. A convenção de nomenclatura é Capítulo#_Vídeo#. Por exemplo, a ramificação 02_03 corresponde ao terceiro vídeo do segundo capítulo. Algumas ramificações terão um status inicial e final, indicado com um i (início) e um f (fim). Portanto, a ramificação 02_03_i corresponde ao código de início do vídeo e a ramificação 02_03_f corresponde ao código de fim do vídeo. Por outro lado, a ramificação mestre corresponde ao código de conclusão do curso.

Instalação

  1. Para usar esses arquivos de exercícios, você precisa baixar o seguinte programa:
  • [software]
  1. Clone este repositório em seu computador local (macOS) ou CMD (Windows), ou use uma ferramenta de interface gráfica do usuário (GUI), como o SourceTree, para fazer isso.

  2. [Instruções específicas do curso].

Instrutor(a)

Ana Cecília Vieira Silva

Confira meus outros cursos no LinkedIn Learning.

About

Aprenda os princípios básicos do aprendizado supervisionado e não supervisionado, a importância dos dados, como prepará-los para análise e como escolher os modelos adequados para cada situação. Explore técnicas como regressão, classificação e clustering, com foco na aplicação prática através da linguagem Python.

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