Este repositório contém os materiais do curso Fundamentos de Machine Learning em Python oferecido pela Ada Tech. O curso abrange conceitos essenciais de Machine Learning, com foco em implementação prática utilizando Python.
- Introdução ao Machine Learning: Aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Pré-processamento de Dados: Limpeza, normalização e transformação.
- Modelos de Machine Learning: Regressão Linear, Árvores de Decisão, KNN.
- Avaliação de Modelos: Acurácia, Precisão, Recall, F1-Score.
- Visualização de Dados: Ferramentas e técnicas de visualização.
- Validação de Modelos: Validação cruzada e prevenção de overfitting.
- Python: Linguagem de programação usada para todas as implementações.
- Jupyter Notebooks: Ambiente interativo para executar e documentar código Python.
- pandas: Biblioteca para manipulação e análise de dados.
- numpy: Biblioteca para cálculo numérico e operações em arrays.
- matplotlib: Biblioteca para criação de visualizações gráficas.
- scikit-learn: Biblioteca para implementação de algoritmos de Machine Learning e avaliação de modelos.
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/daniellcferreira/fundamentos-machine-leaning