Aprendizado Não Supervisionado - Aula 1

Bem-vindo à primeira aula do curso de Aprendizado Não Supervisionado! Nesta aula introdutória, exploraremos os conceitos fundamentais do Aprendizado Não Supervisionado e sua importância na análise de dados.

Conteúdo da Aula:

1. Introdução ao Aprendizado Não Supervisionado:

   • Definição e conceitos básicos.
   • Diferenças entre Aprendizado Não Supervisionado e Supervisionado.
   • Aplicações práticas e casos de uso.

2. Algoritmos de Clustering:

   • Conceito de clustering e suas aplicações.
   • Visão geral dos principais algoritmos, como K-means, Hierárquico, DBSCAN, entre outros.
   • Avaliação de clusters e métricas de desempenho.

3. Redução de Dimensionalidade:

   • Motivação para a redução de dimensionalidade.
   • Técnicas populares, como PCA, t-SNE, LDA, entre outras.
   • Aplicações práticas em problemas de aprendizado não supervisionado.

4. Hands-on:

   • Implementação do algoritmo K-Means do zero em Python, utilizando o dataset penguins.
   • Visualização dos resultados e interpretação dos clusters obtidos.

Recursos Adicionais:

• Códigos-fonte em Python para o hands-on.
• Conjunto de dados penguins para a prática.
• Links para artigos e materiais de referência sobre Aprendizado Não Supervisionado.

Pré-requisitos:

• Conhecimento básico de Python e manipulação de dados.
• Familiaridade com conceitos de álgebra linear e estatística.

Junte-se a nós nesta jornada emocionante pelo mundo do Aprendizado Não Supervisionado e comece a explorar os insights ocultos em seus dados!

---

Esse descritivo fornece uma visão geral do conteúdo da primeira aula, os recursos disponíveis e os pré-requisitos necessários para participar.